首先先用把lm的结果存储到“fit”变量中，然后summary(fit)，即可得到参数、t检验和P值、拟合优度R方、F统计量和P值等，以R中自带的数据cars为例，里面speed和dist的回归为：
> fit<-lm(cars$speed~cars$dist)
> summary(fit)
输出结果为:
Call:
lm(formula = cars$speed ~ cars$dist)

Residuals:
    Min      1Q  Median      3Q     Max
-7.5293 -2.1550  0.3615  2.4377  6.4179

Coefficients:
            Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)   
(Intercept)  8.28391    0.87438   9.474 1.44e-12 ***
cars$dist    0.16557    0.01749   9.464 1.49e-12 ***
---
Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

Residual standard error: 3.156 on 48 degrees of freedom
Multiple R-squared:  0.6511,        Adjusted R-squared:  0.6438
F-statistic: 89.57 on 1 and 48 DF,  p-value: 1.49e-12

沙发已经答得很好了，如果你只需要那几个值的话，再把他单独提取出来就行了。

非常感谢您的热心指导

谢谢，指导的很到位，我就是想单独获取那两个显著性水平的值