在R语言中进行多项回归分析后，可以通过summary()函数来查看分析结果。
在summary()函数的输出中，我们主要关注以下几个方面：
- 系数估计值（Coefficients）：给出了每个自变量的估计系数。系数值越大，说明自变量对因变量的影响越大。
- 显著性水平（p-value）：给出了每个自变量的显著性水平。p-value小于显著性水平（通常为0.05），说明自变量对因变量有显著影响。
- R-squared（决定系数）：给出了模型的拟合优度，即模型解释变量变异性的比例。取值范围在0到1之间，越接近1表示模型的拟合效果越好。
- F统计量：用于检验整体模型的显著性。F统计量越大，说明模型整体的显著性越高。
除了summary()函数之外，还可以使用其他函数来获取更详细的分析结果，例如：
- Anova()函数：用于获取方差分析表，可以查看每个自变量的方差分析结果。
- vif()函数：用于计算自变量之间的共线性，如果某些自变量存在高度相关性，可能需要进行变量选择或者转换。
总之，通过观察系数估计值、显著性水平以及模型的拟合优度等指标，可以对多项回归分析的结果进行初步解读和判断。需要注意的是，结果的解释应该基于具体的研究目的和背景进行。
