d <- read.csv('https://stats.dip.jp/01_ds/data/real_estate_price.csv')

library(DT)
datatable(round(d, 1))
fit <- lm(price ~ id + yr + yrs_old + m_sta + nstores + lat + lon, data = d)
library(sjPlot)
tab_model(fit, show.stat = T, show.aic = T)
  price
Predictors Estimates CI Statistic p
(Intercept) -9555.85 -22042.65 – 2930.94 -1.50 0.133
id -0.00 -0.01 – 0.00 -1.16 0.246
yr 2.95 1.08 – 4.82 3.11 0.002
yrs old -0.28 -0.35 – -0.20 -7.15 <0.001
m sta -0.00 -0.01 – -0.00 -6.15 <0.001
nstores 1.16 0.79 – 1.53 6.14 <0.001
lat 233.32 145.86 – 320.77 5.24 <0.001
lon -17.80 -113.59 – 77.99 -0.37 0.715
Observations 414
R2 / R2 adjusted 0.582 / 0.575
AIC 2991.907