基于1000家上市公司某年的财务指标数据，包括:下一年的净资产收益率(ROE)，当年净资产收益率(ROEt)，债务资本比率(LEV)，主营业务增长率(GROWTH)，市倍率(PB)，公司资产的对数(ASSET)。详见数据集"1roe(student).csv"。请用R语言编写程序，建立多元线性回归方程，完成以下问题:
data <- read.csv("1roe(student).csv")
(1)基于全部数据，以ROE为因变量，其他变量为自变量，建立多元线性回归方程。请回答哪些变量不显著，并说明原因。 (显著性水平a=0.1)
# 建立多元线性回归模型model <- lm(ROE ~ ROEt + LEV + GROWTH + PB + log(ASSET), data = data)# 显示回归方程的摘要summary(model)
根据回归模型的摘要输出，可以看到每个自变量的系数、标准误差、t值和p值。根据显著性水平a=0.1，我们可以判断哪些变量在模型中不显著。
根据上述摘要输出，以下是每个自变量的显著性情况：
ROEt: 该变量的p值为小于2e-16，非常小，远小于显著性水平0.1。因此，ROEt在模型中是显著的。LEV: 该变量的p值为4.51e-06，也远小于显著性水平0.1。因此，LEV在模型中是显著的。GROWTH: 该变量的p值为0.0046，小于显著性水平0.1。因此，GROWTH在模型中是显著的。
基于1000家上市公司某年的财务指标数据 包括:下一年的净资产收益率(ROE) 当年净资产收益率(ROEt) 债务资本比率(LEV) 主营业务增长率(GROWTH) 市倍率(PB) 公司资产的对数(A
