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如何在一个线性回归模型的总结中获得p_Value？

在线性回归模型的总结中获得p值，可以通过以下步骤：

导入必要的库和数据集：首先，导入所需的Python库，如numpy、pandas和statsmodels。然后，加载包含回归模型数据的数据集。
创建线性回归模型：使用statsmodels库中的OLS函数创建线性回归模型。指定自变量和因变量。
拟合模型并生成总结：使用模型的fit()方法来拟合线性回归模型。然后，使用模型的summary()方法来生成模型的总结统计信息。
获取p值：在模型的总结中，p值对应于自变量的系数的显著性。找到p值，它用于检验自变量的系数是否显著不为零。p值较小表示自变量对因变量的解释力更强。

注意：p值越小，表示系数越显著。常用的显著性水平是0.05，即p值小于0.05时，可认为自变量的系数是显著的。

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