我正在运行模拟并拟合线性模型.lm.fit() https://www.rdocumentation.org/packages/pbdDMAT/versions/0.4-2/topics/lm.fit。尽管速度极快，但该函数不提供预测变量的 p 值。有没有一种快速的方法来计算它们（也许是从返回的值.lm.fit()）？我知道this https://www.bmj.com/content/343/bmj.d2304计算近似 p 值的方法，但我需要精确的 p 值。
Update:
Dirk Eddelbuettel 提供了拟合 lm 的最快方法，Ben Bolker 提供了计算 p 值的方法，通过结合我们得到的两个答案：
set.seed(101)
X <- cbind(1,matrix(1:10))
y <- rnorm(10)
mdl <- RcppArmadillo::fastLmPure(X, y)
pval <- 2*pt(abs(mdl$coefficients/mdl$stderr), mdl$df.residual, lower.tail=FALSE)
德克的答案会更快，但为了方便起见，这里是纯 R 中的实现（从summary.lm，并假设非满秩模型矩阵等没有问题）
Example:
set.seed(101)
X <- cbind(1,matrix(1:10))
y <- rnorm(10)
m <- .lm.fit(X,y)
p 值计算：
rss <- sum(m$residuals^2)
rdf <- length(y) - ncol(X)
resvar <- rss/rdf
R <- chol2inv(m$qr)
se <- sqrt(diag(R) * resvar)
2*pt(abs(m$coef/se),rdf,lower.tail=FALSE)
与之比较：
coef(summary(lm(y~X-1)))[,"Pr(>|t|)"]
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