R语言 summary()的输出结果中F检验怎么看

在R语言中，当我们使用`summary()`函数对一个线性模型进行汇总时，其中会包括F检验的结果。F检验是用于检验线性模型中自变量对因变量的影响是否显著的一种统计方法。

在`summary()`函数的输出结果中，F检验的结果通常会显示在最后一行。其中，F值表示模型拟合的好坏程度，越大表示模型拟合得越好。p值表示F值对应的显著性水平，如果p值小于我们预设的显著性水平（通常为0.05），则表示自变量对因变量的影响是显著的，即可以拒绝零假设。

例如，下面是一个线性回归模型的`summary()`输出结果中F检验的部分：

Call:
lm(formula = y ~ x1 + x2 + x3)

Residuals:
    Min      1Q  Median      3Q     Max 
-1.2372 -0.3644 -0.0822  0.3949  1.1455 

Coefficients:
             Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
(Intercept)  0.978183   0.104523   9.360 2.39e-13 ***
x1           2.057266   0.264188   7.793 3.02e-10 ***
x2          -0.093742   0.143621  -0.652    0.516    
x3           0.548076   0.103596   5.293 1.29e-06 ***
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Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

Residual standard error: 0.5166 on 46 degrees of freedom
Multiple R-squared:  0.6808,	Adjusted R-squared:  0.652 
F-statistic: 23.81 on 3 and 46 DF,  p-value: 1.168e-09

在这个例子中，F检验的结果显示在最后一行，F-statistic为23.81，p-value为1.168e-09。由于p值非常小，远小于0.05的显著性水平，因此我们可以拒绝零假设，即自变量x1、x2和x3对因变量y的影响是显著的。