关于线性回归的显著性检验的问题

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在薛毅和陈立萍《统计建模与R软件》一书第256页提到过通常采用三种方法来进行回归方程的显著性检验，记验证斜率为零的原假设。
1）t检验；2）F检验；3）相关系数检验。
其中R软件中lm()之后，输入summary()命令就可以得到F检验的结果。
但是现在如果我使用第三种方法，即相关系数检验法来验证回归方程的显著性，如何才能做到呢？

他们书中对第三种方法介绍如下：
R=Sxy/sqrt(Sxx/Syy)，称R为样本相关系数，对于给定的显著性水平apha，查相关系数临界值表可得：r_apha (n-2)，则检验的拒绝域为
abs(R)>r_apha (n-2)，当拒绝斜率为零的原假设时，认为线性方程是显著的。

现在如果我想使用R来完成第三种方法，如何编程呢？请高手不惜赐教！

x<-c(1, 2, 3, 4, 5, 6)
y<-c(3.2, 5.6, 5.9, 9.2, 11.2, 12.85)
linear<-lm(y~x)
summary(linear)
可以得到：
F-statistic: 159.5 on 1 and 4 DF,  p-value: 0.0002262
但是如何才能使用相关系数检验来看这个问题呢？

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关键词：线性回归 Summary Summa 相关系数 系数检验 检验 线性回归

按照它的计算过程进行数值计算就ok

对的，这个只要按照公式写一下程序就是了。或许你也可以查看R中原始程序的源代码。

用cor.test(,x,y)就可以了