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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