在R語言中進行多項回歸分析后，可以通過summary()函數來查看分析結果。
在summary()函數的輸出中，我們主要關注以下幾個方面：
- 系數估計值（Coefficients）：給出了每個自變量的估計系數。系數值越大，說明自變量對因變量的影響越大。
- 顯著性水平（p-value）：給出了每個自變量的顯著性水平。p-value小于顯著性水平（通常為0.05），說明自變量對因變量有顯著影響。
- R-squared（決定系數）：給出了模型的擬合優度，即模型解釋變量變異性的比例。取值范圍在0到1之間，越接近1表示模型的擬合效果越好。
- F統計量：用于檢驗整體模型的顯著性。F統計量越大，說明模型整體的顯著性越高。
除了summary()函數之外，還可以使用其他函數來獲取更詳細的分析結果，例如：
- Anova()函數：用于獲取方差分析表，可以查看每個自變量的方差分析結果。
- vif()函數：用于計算自變量之間的共線性，如果某些自變量存在高度相關性，可能需要進行變量選擇或者轉換。
總之，通過觀察系數估計值、顯著性水平以及模型的擬合優度等指標，可以對多項回歸分析的結果進行初步解讀和判斷。需要注意的是，結果的解釋應該基于具體的研究目的和背景進行。
