R中线性回归的Pr（>；| t |）是如何计算的？

用什么公式计算R进行线性回归时输出的

Pr（>|t |）

值

我知道

Pr（>|t |）

的值是p值，但我不知道该值是如何计算的

例如，尽管

x1

的

Pr（>|t|）

的值在下面的输出结果中显示为

0.021

，但我想知道该值是如何计算的

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x1基本上，
t-value
列中的值是通过将系数估计值（位于
estimate
列中）除以标准误差得到的。
例如，在第二行中，我们得到：

tval = 1.8000 / 0.6071 = 2.965

您感兴趣的列是p值。t分布的绝对值大于2.965的概率。利用t分布的对称性，该概率为：

2 * pt(abs(tval), rdf, lower.tail = FALSE)

这里，
rdf
表示剩余自由度，在我们的例子中，剩余自由度等于7：

rdf = number of observations minus total number of coefficient = 10 - 3 = 7

一个简单的检查表明R确实是这样做的：

2 * pt(2.965, 7, lower.tail = FALSE)
[1] 0.02095584

2 * pt(2.965, 7, lower.tail = FALSE)
[1] 0.02095584