如何从一个简单的线性回归模型中提取p值(单个解释变量的系数的显著性为非零)和r平方值?例如……
x = cumsum(c(0, runif(100, -1, +1)))
y = cumsum(c(0, runif(100, -1, +1)))
fit = lm(y ~ x)
summary(fit)
我知道summary(fit)显示了p值和r平方值，但我希望能够将它们插入到其他变量中。
当前回答
这是提取p值最简单的方法:
coef(summary(modelname))[, "Pr(>|t|)"]
其他回答
通过调用str(summary(fit))可以看到summary()返回的对象的结构。每个片段都可以使用$访问。F统计量的p值更容易从方差分析返回的对象中得到。
简单地说，你可以这样做:
rSquared <- summary(fit)$r.squared
pVal <- anova(fit)$'Pr(>F)'[1]
我在探索类似问题的建议解决方案时遇到了这个问题;我认为，为了将来的参考，它可能是值得更新可用的答案列表与解决方案利用扫帚包。
示例代码
x = cumsum(c(0, runif(100, -1, +1)))
y = cumsum(c(0, runif(100, -1, +1)))
fit = lm(y ~ x)
require(broom)
glance(fit)
结果
>> glance(fit)
r.squared adj.r.squared sigma statistic p.value df logLik AIC BIC deviance df.residual
1 0.5442762 0.5396729 1.502943 118.2368 1.3719e-18 2 -183.4527 372.9055 380.7508 223.6251 99
一边笔记
我发现glance函数很有用，因为它简洁地总结了关键值。结果被存储为data.frame，这使得进一步的操作很容易:
>> class(glance(fit))
[1] "data.frame"
x = cumsum(c(0, runif(100, -1, +1)))
y = cumsum(c(0, runif(100, -1, +1)))
fit = lm(y ~ x)
> names(summary(fit))
[1] "call" "terms"
[3] "residuals" "coefficients"
[5] "aliased" "sigma"
[7] "df" "r.squared"
[9] "adj.r.squared" "fstatistic"
[11] "cov.unscaled"
summary(fit)$r.squared
这是提取p值最简单的方法:
coef(summary(modelname))[, "Pr(>|t|)"]
对于summary()末尾显示的最终p值，该函数使用pf()从summary(fit)$fstatistic值中计算。
fstat <- summary(fit)$fstatistic
pf(fstat[1], fstat[2], fstat[3], lower.tail=FALSE)
来源:[1]，[2]
