用r语言使用f检验来检验零假设，即生产边界表现出恒定的规模回报。使用5%的显著性水平。

假设你已经有了一个数据集，其中包含了生产边界的输入和输出数据。以下是使用R语言进行F检验的步骤：

1. 首先，载入数据集到R中，并创建一个线性模型对象。例如，如果你的数据集包含两个变量 x 和 y，可以创建如下代码：

model <- lm(y ~ x, data = mydata)

2. 使用 `summary()` 函数来查看模型的摘要信息，包括回归系数、残差标准误和R方等。例如：

summary(model)

3. 在模型摘要中，查找F统计量和p值。F统计量表示生产边界规模回报是否恒定，p值则表示该统计量的显著性。如果p值小于你选择的显著性水平（例如0.05），则拒绝零假设，即生产边界表现出不同于恒定规模回报的行为。

anova(model)

在模型摘要中，F统计量对应的是 `F value` ，p值对应的是 `Pr(>F)` 。如果p值小于你的显著性水平，那么你可以拒绝零假设，即生产边界表现出不同于恒定规模回报的行为。