查看R中lm中的各项结果

1. summary

summary(fit_all)

Call:

lm(formula = A$BRAY ~ A$DIST)

Residuals:

    Min      1Q  Median      3Q     Max 

-0.4751 -0.1584  0.0202  0.2031  0.3990 

Coefficients:

             Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    

(Intercept) 4.751e-01  2.250e-02   21.11   <2e-16 ***

A$DIST      5.938e-04  4.208e-05   14.11   <2e-16 ***

---

Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

Residual standard error: 0.2347 on 250 degrees of freedom

Multiple R-squared:  0.4433, Adjusted R-squared:  0.4411 

F-statistic: 199.1 on 1 and 250 DF,  p-value: < 2.2e-16

T检验是检验解释变量的显著性的； R-squared是查看方程拟合程度的； F检验是检验方程整体显著性的；

2. coef(lm.fit)   直接出变量的系数。向量形式，用[ ]指示取哪些系数

coef(fit_all)[1]

(Intercept) 

  0.4750591 

> coef(fit_all)[2]

      A$DIST 

0.0005937671 

3. summary(lm.fit)$coefficients[,'Pr(>|t|)']  取P值。

summary(fit_all)$coefficients[,'Pr(>|t|)'] 

 (Intercept)       A$DIST 

1.705975e-57 1.202421e-33