1. edf是estimated degrees of freedom，调整自由度，如果edf等于1，就是线性关系。
2. R-sq.(sdj)是调整后的R方，由于添加新项时任何模型的 R2 总是会增大，因此这种调整很重要。
模型的项越多，可能就拟合得更好，原因很简单，因为它有更多项。
但是，R2 的某些增大可能只是出于偶然。
这个我多说两句——
调整的 R2 对于比较不同预测变量数的模型的解释性功效是一种很有用的工具。
只有在新项对模型的改进偶然比预期的更多时，调整的 R2 才会增大。
当预测变量对模型的改进偶然比预期的少时，它将减小。
3. Deviance explained是模型的解释力，目测应该是越大越好。
4. P值表示平滑函数是否显著的减少了模型误差
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