この出力で、両方の因子が 0 の場合が切片であることがわかります。factor(V1)1 は V1=1 を意味し、factor(V2)1 は V2=1 を意味することがわかります。V1 = 1 だけの勾配を取得するには、5.1122 +(-0.4044) を追加します。ただし、この出力の p 値をどのように解釈するのか疑問に思っています。V1 = 1 だけの場合、p 値は 2.39e-12 + 0.376 ということですか? もしそうなら、私が実行するすべてのモデルは、すべての要因が 0 の場合にのみ有意です...
> lm.comfortgender=lm(V13~factor(V1)+factor(V2),data=comfort.txt)
> summary(lm.comfortgender)
Call:
lm(formula = V13 ~ factor(V1) + factor(V2), data = comfort.txt)
Residuals:
Min 1Q Median 3Q Max
-3.5676 -1.0411 0.1701 1.4324 2.0590
Coefficients:
Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
(Intercept) 5.1122 0.5244 9.748 2.39e-12 ***
factor(V1)1 -0.4044 0.4516 -0.895 0.376
factor(V2)1 0.2332 0.5105 0.457 0.650
---
Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
Residual standard error: 1.487 on 42 degrees of freedom
Multiple R-squared: 0.02793, Adjusted R-squared: -0.01836
F-statistic: 0.6033 on 2 and 42 DF, p-value: 0.5517