使用summary函数获取分层线性回归模型汇总统计信息并进行结果解读（R语言）

使用summary函数获取分层线性回归模型汇总统计信息并进行结果解读（R语言）

分层线性回归模型是一种用于处理具有层次结构数据的统计模型。在R语言中，可以使用summary函数来获取分层线性回归模型的汇总统计信息，并对结果进行解读。

首先，我们需要加载所需的R包，并准备好我们的数据。假设我们有一个包含响应变量（Y）、自变量（X1和X2）以及层次变量（L）的数据集。我们将使用lm函数来拟合分层线性回归模型。

# 加载所需的R包
library(lme4)

# 准备数据
data <- data.frame(Y = c(10, 15, 12, 18, 20, 22, 25, 30, 28, 32),
                   X1 = c(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10),
                   X2 = c(2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20),
                   L = c(1, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 3, 3, 3))

# 拟合分层线性回归模型
model <- lm(Y ~ X1 + X2 + L, data = data)

拟合完分层线性回归模型后，我们可以使用summary函数来获取模型的汇总统计信息。

# 获取模型汇总统计信息
summary(model)

运行以上代码后，将获得类似下面的输出：

Call:
lm(formul