该数据集有7个变量，其中GNP.deflator可以作为 y y y

结 论 ： \color{red}{结论：} 结论：从上面的结果可以看出，6个自变量中，只有两个变量的 p p p值是显著的,此处看结果，要知道，多元线性回归的检验两种：一种是对回归方程的检验(F检验)，另一种是对各个回归系数的检验，因为在回归方程中，即使回归方程显著，也不能说明每个自变量对y的影响都是显著的，因此我们总想从回归方程中剔除哪些次要的，可有可无的变量，重新建立更简单的方程。所以需要我们对每个自变量进行显著性检验。其中对自变量进行检验使用的t检验,从上面的summary()可以看出，Residual standard error是sigma_hat的估计

此处可以看到，对于截距项的检验也是t检验算出来的(虽然一般不看这个)， 检验的公式为 t = β ^ j ( c j j ) σ ^ t=\frac{\hat\beta_{j}}{\sqrt(c_{jj})\hat\sigma} t=