我有如下代码。这将运行许多多元回归（都略有不同）。它还在一个漂亮的表格中报告这些回归的 R2 值，我可以轻松地复制和粘贴该表格。这是在代码末尾实现的。但是，我似乎无法以类似的方式获得 p 值表，据我所知，没有等效于 $r.squared 函数的 p 值函数。任何这方面的帮助将不胜感激。
因变量 =冷自变量 = 品种（分类，列 2），性别（分类列 4），代诺。（列6-1055，这是每次回归之间的差异）。
r.sqr <- matrix(NA, nrow =1, ncol = length(6:ncol(rweights)))
for(i in 6:ncol(rweights)){
na.n <- length(which(is.na(as.numeric(unlist(rweights[,i])))))
if (na.n == nrow(rweights)) next
nn <- which(!is.na(as.numeric(unlist(rweights[,i]))))
if (is.na(unlist(rweights[nn,2])) && is.na(unlist(rweights[nn,4]))) next
fit <- lm(Cold~ Breed + Gender + as.numeric(unlist(rweights[,i])), data=rweights, , na.action=na.omit)
r.sqr[1,(i-5)] <- summary(fit)$r.squared
}
示例数据：x <- lm(hp ~ wt, mtcars)
要提取 p 值，您可以执行以下操作：
summary(x1)$coefficients[,4]