使用R语言的summary函数查看模型概要统计信息

使用R语言的summary函数查看模型概要统计信息

在R语言中，我们经常使用统计模型来分析数据。了解模型的概要统计信息对于理解模型的性能和结果非常重要。R语言提供了summary函数，可以生成模型的汇总统计信息。本文将介绍如何使用summary函数来获取模型的关键统计信息，并提供相应的源代码示例。

首先，我们需要加载适当的R包和数据集，以便进行演示。在本文中，我们将使用R内置的mtcars数据集，并使用线性回归模型来进行演示。请确保已经安装了相应的R包，如"stats"和"datasets"。

# 加载必要的R包和数据集
library(stats)
data(mtcars)

接下来，我们可以使用lm函数拟合线性回归模型，并将结果存储在一个变量中。这个模型将汽车的燃油效率（mpg）作为响应变量，将其他一些变量（如马力、重量等）作为预测变量。

# 拟合线性回归模型
model <- lm(mpg ~ hp + wt + cyl, data = mtcars)

现在，我们可以使用summary函数来查看模型的概要统计信息。以下是使用summary函数的示例代码：

# 查看模型的概要统计信息
summary(model)

运行上述代码后，将生成模型的概要统计信息，其中包括模型的系数估计、标准误差、t值、p值等。下面是一个示例输出：

Call:
lm(form