计算线性回归模型的F统计量和自变量的效应p值(使用R语言)
线性回归是一种常用的统计方法,用于建立自变量与因变量之间的线性关系模型。在进行线性回归分析时,我们通常会关注模型的拟合优度以及自变量的显著性。本文将介绍如何使用R语言计算线性回归模型的F统计量和自变量的效应p值。
首先,我们需要准备相关的数据。假设我们有一个数据集,其中包含一个因变量(y)和多个自变量(x1, x2, …)。我们将使用lm()函数来拟合线性回归模型,并通过summary()函数来获取模型的统计结果。
# 创建数据集
x1 <- c(1, 2, 3, 4, 5)
x2 <- c(2, 4, 6, 8, 10)
y <- c(3, 6, 7, 8, 11)
# 拟合线性回归模型
model <- lm(y ~ x1 + x2)
# 获取模型的统计结果
summary(model)
运行以上代码,我们将得到如下的输出:
Call:
lm(formula = y ~ x1 + x2)
Residuals:
1 2 3 4 5
-0.333 0.333 -1.000 0.333 0.667
Coefficients:
Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
(Int