本文详细讲解了如何进行线性回归分析，以一个公司员工工资受多种因素影响的案例进行说明。首先，确认变量间的基本关系，通过散点图和相关系数观察工资与初始工资、教育程度、工作经验之间的关系，发现初始工资、教育程度和工作经验与工资存在显著相关性，而工作时间则不明显相关。接着，通过F检验和t检验进行总体显著性和回归系数显著性检验，确认了这些自变量对工资的显著影响。分析过程中，还检查了VIF值以确认共线性、R方和调整后R方评估模型拟合度、D-W值检查自相关性以及残差的正态性。最终，构建回归模型公式，得出初始工资、教育程度和工作经验对工资的影响大小，其中工作经验影响最大，初始工资次之，教育程度影响最小。整个流程旨在理解并构建一个能有效预测工资变化的线性回归模型。

回归分析模型显示，公式为：工资=18326.101 + 0.353*初始工资-280.300*教育程度 + 144.955*工作经验。通过标准化回归系数分析，工作时间不显著，而初始工资和工作经验的正向影响显著，教育程度的负向影响显著。coefPlot图进一步证实了这些显著性结果。总结来说，线性回归分析提供了关于工资影响因素的定量分析，为公司的决策提供了依据。