r语言线性回归怎么给出wald卡方值

R语言中，可以使用`summary()`函数来进行线性回归模型的拟合和输出模型的参数估计结果，其中就包括了Wald卡方值。

首先，我们需要加载数据，并拟合线性回归模型。假设我们有一个数据集`data`，其中`y`是因变量，`x1`和`x2`是自变量。可以使用以下代码进行线性回归拟合：

model <- lm(y ~ x1 + x2, data=data)

然后，可以使用`summary()`函数来输出模型的参数估计结果和统计显著性检验的Wald卡方值：

summary(model)

上述代码运行后，会输出一个包含各种模型统计信息的摘要报告。在这个摘要报告中，我们关注的是"Wald统计量"和"P值"。

Wald卡方值（Wald statistics）是用来检验模型的自变量对因变量的影响是否显著。在摘要报告中，对于每个自变量，都会给出对应的Wald统计量和其对应的P值。

例如，摘要报告中可能会显示出类似如下的内容：

            Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
(Intercept)   0.1234    0.4567   0.678     0.123    
x1            1.2345    0.3456   3.567    0.001**  
x2            2.3456    0.5678   4.567    0.000***

在这个例子中，对于自变量x1和x2，它们的Wald卡方值分别为3.567和4.567。P值会用不同数量的星号表示显著性水平，比如0.001对应三个星号，表示非常显著。

因此，只需要查看模型摘要报告中的相关部分，就可以找到线性回归模型的Wald卡方值。