※開発・統計初心者なので、情報に間違いなどあれば指摘してください。

卒論に実験データの重回帰分析の結果を載せるにあたり、
偏回帰係数・標準偏回帰係数・t値・有意確率・重回帰決定係数が必要になった。

とりあえず出力結果の見方をメモ

偏回帰係数・t値・有意確率・重回帰決定係数

csvデータを読み込ませる
重回帰分析

mul_d <- data.frame(LL=mul_d$X2L,A=mul_d$a,B=mul_d$b)
#データ分析用のデータフレームを作成。
#読み込んだデータをそのまま使用できる場合は不要。
#今回はLL, A, Bのカラム名にそれぞれ元データのX2L, a, bカラムの情報を入れた。

reg_ele<-lm(LL=mul_d$LL~mul_d$A+mul_d$B)
#reg_eleに重回帰分析の結果を渡す。A, Bがそれぞれ独立変数、LLが従属変数

3.結果を表示

summary(reg_ele)

##出力結果の見方
#Estimate：偏回帰係数
#t value：t値
#Pr：有意確率
#Multiple R-squared：R2乗値=決定係数

標準偏回帰係数

独立変数 xi の偏回帰係数を bi，標準偏差を si，従属変数 y の標準偏差を sy とすれば，xi の標準化偏回帰係数は bi*si/sy です。

→重回帰分析で求められた結果から計算できますね。コメントありがとうございました。
※2016/02/25更新

以下、初期の内容

scaleを使用して標準化したデータに対して、上記と同様重回帰分析を行う。
結果に対してsummaryで要約を表示し、Estatimatedの値が標準偏回帰係数。

csvデータを読み込ませる
重回帰分析

mul_d <- data.frame(LL=mul_d$X2L,A=mul_d$a,B=mul_d$b)
df <- scale(mul_d)
#標準化

df <- data.frame(df)
#行列をデータフレームに変換（カラム名を使えるように）

reg_ele_s<-lm(LL=df$LL~mul_d$A+df$B)
#reg_ele_sに重回帰分析の結果を渡す。A, Bがそれぞれ独立変数、LLが従属変数

3.結果を表示

summary(reg_mul_s)

#Estimate：標準偏回帰係数

結果の見方については以上です。

※参考にしました
Rを使った分析（重回帰分析）