model.full=glm(ST~ARA+ASSET+ATO+GROWTH+LEV+ROA+SHARE,family=binomial(link=logit),data=a)以上代码的显著性水平是多少？

以上代码是在R中使用广义线性模型（Generalized Linear Model，GLM）拟合一个二项式回归模型，其中因变量为ST，自变量包括ARA、ASSET、ATO、GROWTH、LEV、ROA和SHARE。由于该模型的系数是通过最大似然估计（Maximum Likelihood Estimation，MLE）方法得到的，因此需要进行假设检验来确定每个自变量对因变量的显著性。

可以使用summary()函数来查看每个自变量的z值和对应的p值，例如：

summary(model.full)

其中，z值代表每个系数除以其标准误后得到的值，p值代表在零假设下，该系数的值不显著的概率。通常，如果p值小于0.05，则可以认为该系数在统计上是显著的，即与因变量之间存在显著的关系。如果p值大于0.05，则可以认为该系数不显著，即与因变量之间不存在显著的关系。

因此，需要查看每个自变量的p值，才能确定其显著性水平。