R语言多变量线性回归模型结果解释：coefficients、residuals、effects等

在多变量线性回归模型的结果中，以下是对各项的解释：

1. 'coefficients'：这是一个包含回归模型的回归系数的向量。它显示了每个自变量对因变量的影响，以及截距项。每个系数都有一个对应的标准误差、t值和p值。

2. 'residuals'：这是一个包含回归模型的残差的向量。残差是观测值与回归模型的预测值之间的差异，表示模型无法完全解释的部分。

3. 'effects'：这是一个包含回归模型的影响统计量的向量。它提供了每个自变量对因变量的影响大小，与回归系数类似，但未考虑其他自变量的影响。

4. 'qr'：这是一个描述回归模型QR分解的对象。QR分解是一种用于计算回归系数的方法，可以提高计算效率和数值稳定性。

5. 'call'：这是一个回归模型的R函数调用的对象。它显示了构建回归模型时所使用的函数和参数。

6. 'terms'：这是一个描述回归模型的设计矩阵的对象。它显示了模型中包含的自变量和交互项。

7. 'model'：这是一个包含回归模型的整体信息的对象。它包含有关模型的各种统计信息和设置。

需要注意的是，对于每个回归模型的结果，可能还有其他相关的信息和统计量，具体取决于所使用的R软件包和函数。

希望这个解释对您有帮助！如果您有任何进一步的问题，请随时提问。