Adjusted R-squared（调整后的R方）是一个衡量模型拟合优度的统计量，它对R-squared（R方）进行了调整，以反映模型中自变量的数量。R-squared值表明了自变量对因变量变化的解释程度，但它有一个缺点：当你向模型中添加更多的自变量时，R-squared的值总是会增加或保持不变，即使这些新增的变量对模型的实际解释能力没有任何贡献。因此，Adjusted R-squared就是为了解决这个问题而提出的，它会对过多的自变量进行惩罚。
Adjusted R-squared可以是负数，这通常表示模型的拟合非常差。在理想情况下，Adjusted R-squared的值在0到1之间，值越接近1表示模型的拟合效果越好。但如果Adjusted R-squared为负，这意味着模型的解释能力不如简单的均值模型。简单来说，如果你的模型的Adjusted R-squared为负值，这通常意味着模型中包含了过多不显著的变量，或者模型本身就不适合用来描述这些数据。
在你提供的例子中，Adjusted R-squared的值为-1.130613，这是一个明显的负数，意味着模型的拟合效果非常差。考虑到你的样本量非常小（只有5个观测值），并且所有自变量的t统计量都表明它们不显著（Prob值都很高），这可能是导致Adjusted R-squared为负的主要原因之一。当样本量很小，而模型中又试图包含多个解释变量时，模型很容易过拟合，这直接导致了拟合效果的下降。
解决办法可能包括减少自变量的数量，专注于更有解释力的变量，或者尝试其他模型。同时，考虑到样本量很小，增加样本量（如果可能的话）也能有助于提高模型的稳定性和解释能力。
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