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使用group_by后跟lm()时的P.values与仅使用lm()时的不同

在云计算领域，group_by和lm()是数据分析和建模中常用的函数和方法。下面是对这个问题的完善且全面的答案：

当使用group_by函数后跟lm()函数时，P.values的计算结果与仅使用lm()函数时会有所不同。group_by函数用于按照指定的变量对数据进行分组，而lm()函数用于拟合线性模型。在使用group_by后跟lm()时，lm()函数会在每个分组内进行模型拟合，并返回每个分组的模型参数和统计结果。

P.values是用于检验线性模型中各个变量的显著性的指标。它表示在给定模型下，观察到的数据与零假设之间的差异的概率。P.values越小，说明观察到的数据与零假设之间的差异越显著。

当使用group_by后跟lm()时，P.values的计算结果会针对每个分组进行计算。这意味着每个分组都会有自己的P.values值，用于表示该分组内观察到的数据与零假设之间的差异的显著性。这样可以更准确地评估每个分组内的模型拟合效果和变量的显著性。

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请注意，以上链接仅为示例，实际使用时应根据具体需求选择适合的产品和服务。

相关搜索:ggplot (通过使用geom_smooth( -function = " lm ")和lm方法)之间的‘回归’中的不同斜率 R:使用lm时可变长度不同错误为什么stargazer给了我lm回归输出的输出表，而不是我使用lm_robust()时的输出表？仅使用CSS和HTML悬停在不同图像上时，如何显示不同的文本？仅使用datetime获取当前日期时的日期格式不同使用Alamofire时，不同请求的超时时间不同使用lm()和scale()的标准化回归系数与使用lm.beta()或cor()的不同使用NSData与使用NSMutableData时内存中的值不同使用PDFBox时MS Edge与Chrome中的字体不同使用prompt()时的不同输出

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