得到PCR模型系数的t检验结果和截距

当使用PCR时，是否有可能获得线性模型系数的t检验统计量？以下是一些例子：

> require(pls)
> set.seed (1000)
> pcr_model <- pcr(Sepal.Length~., data = iris, scale = TRUE, validation = "CV")
> coef(pcr_model)
, , 5 comps

                  Sepal.Length
Sepal.Width          0.2161413
Petal.Length         1.4638628
Petal.Width         -0.2402231
Speciesversicolor   -0.3422331
Speciesvirginica    -0.4840979

>要求（pls）
>种子集（1000）
>pcr_模型coef（pcr_模型）
，5个comps
萼片长度
萼片宽0.2161413
花瓣长度1.4638628
花瓣宽度-0.2402231
品种颜色-0.3422331
弗吉尼亚种-0.4840979

vs

>摘要（lm（萼片长度~，数据=虹膜））
电话：
lm（公式=萼片长度，数据=虹膜）
残差：
最小1季度中值3季度最大值
-0.79424 -0.21874  0.00899  0.20255  0.73103 
系数：
估计标准误差t值Pr（>t）
（截距）2.17127 0.27979 7.760 1.43e-12***
萼片宽0.49589 0.08607 5.761 4.87e-08***
花瓣长度0.82924 0.06853 12.101<2e-16***
花瓣宽度-0.31516 0.15120-2.084 0.03889*
品种颜色-0.72356 0.24017-3.013 0.00306**
弗吉尼亚物种-1.02350 0.33373-3.067 0.00258**
---
签名。代码：0'***'0.001'***'0.01'*'0.05'.'0.1''1
剩余标准误差：144个自由度上的0.3068
倍数R平方：0.8673，调整后的R平方：0.8627
F-统计量：5和144 DF时为188.3，p值：<2.2e-16

还是我需要自己计算？

---

此外，模型的截距值在哪里？

对于该站点来说，这不是主题。也许你应该把它移植到StackOverflow。一般来说，关于如何使用软件的问题在这里是离题的。这不是一个真正的编程问题；我想这也会离题。然而，这并不是很清楚，它可能是一个统计问题（关于这个主题）。您是在询问如何解释输出，还是如何测试PCR分析的系数？

> summary(lm(Sepal.Length~., data=iris))

Call:
lm(formula = Sepal.Length ~ ., data = iris)

Residuals:
     Min       1Q   Median       3Q      Max 
-0.79424 -0.21874  0.00899  0.20255  0.73103 

Coefficients:
                  Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
(Intercept)        2.17127    0.27979   7.760 1.43e-12 ***
Sepal.Width        0.49589    0.08607   5.761 4.87e-08 ***
Petal.Length       0.82924    0.06853  12.101  < 2e-16 ***
Petal.Width       -0.31516    0.15120  -2.084  0.03889 *  
Speciesversicolor -0.72356    0.24017  -3.013  0.00306 ** 
Speciesvirginica  -1.02350    0.33373  -3.067  0.00258 ** 
---
Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

Residual standard error: 0.3068 on 144 degrees of freedom
Multiple R-squared:  0.8673,    Adjusted R-squared:  0.8627 
F-statistic: 188.3 on 5 and 144 DF,  p-value: < 2.2e-16