获取模型参数和总R2的一种方法是使用基函数summary()，在您的示例中，斜率约为2.1，intecept为-0.2，倍数R2为0.977。

> summary(model)

Call:
lm(formula = y ~ x, data = df)

Residuals:
         1          2          3          4          5 
 1.000e-01  8.285e-17 -1.000e-01 -2.000e-01  2.000e-01 

Coefficients:
            Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
(Intercept) -0.20000    0.19149  -1.044    0.373    
x            2.10000    0.05774  36.373 4.57e-05 ***
---
Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

Residual standard error: 0.1826 on 3 degrees of freedom
Multiple R-squared:  0.9977,    Adjusted R-squared:  0.997 
F-statistic:  1323 on 1 and 3 DF,  p-value: 4.57e-05

包car允许您根据如何划分平方和的方式来测试不同的ANOVA假设，在Cross Validated post中进行了很好的总结。
请注意，在这种情况下，x主效应的F值和p值与type = "II"和type = "III"相同。