在r中线性回归显示的结果哪个表示f统计量的p值

在R中进行线性回归分析时，可以使用lm()函数来拟合模型，并使用summary()函数来查看模型的详细统计结果。在这个结果中，F统计量的 p 值通常位于Coefficients表格的最后一行，特别是在Pr(>F)列下。

以下是一段示例代码，展示如何进行线性回归并获取 F 统计量的 p 值：

# 加载ggplot2包
if (!require(ggplot2)) install.packages("ggplot2")
library(ggplot2)

# 提供的数据
GDP <- c(22250.45, 24791.83, 27379.22, 29550.19, 32665.38, 35478.09, 42021.95, 45828.31)
EnergyConsumption <- c(12083.97, 13310.45, 13766.37, 13827.77, 13954.63, 14159.66, 14074.61, 15019.74)
Years <- 2012:2019

# 创建数据框
df <- data.frame(
  Year = Years,
  GDP = GDP,
  EnergyConsumption = EnergyConsumption
)

# 构建线性回归模型
model <- lm(EnergyConsumption ~ GDP, data = df)

# 查看模型的详细统计结果
summary_result <- summary(model)

# 打印结果
print(summary_result)

# 特别查看F统计量的p值
f_stat_p_value <- summary_result$coefficients[5]
print(f_stat_p_value)

在这个例子中，summary(model)函数会返回模型的摘要信息，其中包括各个系数的估计值、标准误差、z 统计量、p 值等。Coefficients表格的第五列（索引为4，因为R是从1开始计数的）的Pr(>|t|)值即为 F 统计量的 p 值。

请注意，F 统计量的 p 值是用来测试模型中所有自变量作为一个整体对因变量的影响是否显著。如果这个 p 值很小（通常小于0.05），则表明模型中至少有一个自变量对因变量有显著影响。