R做线性回归基础

mod = lm(mpg ~ wt,data = mtcars)
res = summary(mod)

系数

是否统计显著看 t value/p value/*的数量，而不是绝对值大小，t value越大，p value越小，*越多那就越显著
是否科学显著看绝对数值大小(estimate)，表示没改变一单位的x，y期望发生的变化。
residual standard error:预测的值在这个范围内波动，比如是正太分布的话再[-a,a]的概率是60%多，[-2a,2a]的概率是95%的概率。

R-squared:和以上的p-value存在决定关系，系数显著的时候R^2也会很大，可以解释为y和y\hat的相关系数的平方。简单线性回归下为x与y的线性相关系数的平方。

F-statistic:

p-value:表示对应的模型是否是显著的，上面的是表示系数是不是显著的。根据x去估计y和我瞎猜有没有区别，是否是显著的。
简单线性回归斜率系数的显著成都即为模型显著程度（多元则不然）

估计

求置信区间如下：

预测

预测一下wt为1 2 3的一个分别的结果格式要正确。指明是哪个参数的值。

不带截距项：
（一般都要带上，不然没有残差和为0的一个性质）