注意，summary(fit)生成了一个包含您需要的所有信息的对象。se t和p向量都存储在里面。通过选择系数矩阵的第4列来获得p值(存储在summary对象中):

summary(fit)$coefficients[,4] 
summary(fit)$r.squared

尝试str(summary(fit))查看该对象包含的所有信息。

编辑:我误解了蔡斯的答案，它基本上告诉你如何得到我在这里给出的东西。

虽然上面的两个答案都很好，但提取对象部分的过程更一般。

在许多情况下，函数返回列表，并且可以使用str()访问各个组件，str()将打印组件及其名称。然后您可以使用$操作符访问它们，即myobject$componentname。

在lm对象的情况下，有许多预定义的方法可以使用，如coef()、remainder()、summary()等，但你不会总是那么幸运。

@Vincent回答的延伸:

对于lm()生成的模型:

summary(fit)$coefficients[,4]   ##P-values 
summary(fit)$r.squared          ##R squared values

对于gls()生成的模型:

summary(fit)$tTable[,4]         ##P-values
##R-squared values are not generated b/c gls uses max-likelihood not Sums of Squares

为了隔离单独的p值本身，你需要在代码中添加一个行号:

例如，要访问两个模型摘要中截距的p值:

summary(fit)$coefficients[1,4]
summary(fit)$tTable[1,4]  

注意，你可以在上面的每个实例中用列名替换列号: 总结(适合)$系数[1,“公关(> | t |)“# # lm 总结(适合)$ tTable[1,“假定值 "] ## gl

如果你仍然不确定如何从汇总表中访问一个值，使用str()来找出汇总表的结构:

str(summary(fit))

r-squared:您可以直接从摘要对象summary(fit)$r.squared返回r-squared值。有关可以直接提取的所有项的列表，请参阅名称(summary(fit))。

模型p值:如果要得到整体回归模型的p值， 这篇博文概述了一个返回p值的函数:

lmp <- function (modelobject) {
    if (class(modelobject) != "lm") stop("Not an object of class 'lm' ")
    f <- summary(modelobject)$fstatistic
    p <- pf(f[1],f[2],f[3],lower.tail=F)
    attributes(p) <- NULL
    return(p)
}

> lmp(fit)
[1] 1.622665e-05

在只有一个预测因子的简单回归的情况下，模型p值和系数p值将是相同的。

系数p值:如果你有一个以上的预测器，那么上面将返回模型p值，系数p值可以使用以下方法提取:

summary(fit)$coefficients[,4]  

或者，您可以以类似于上面的摘要对象的方式从方差分析(fit)对象中获取系数的p值。

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]

我多次使用这个lmp函数。

在某个时候，我决定添加一些新功能来增强数据分析。我不是R或统计学方面的专家，但人们通常会看到线性回归的不同信息:

假定值 A和b r² 当然还有点分布的方面

我们来举个例子。这里有

这里有一个不同变量的可重复的例子:

Ex<-structure(list(X1 = c(-36.8598, -37.1726, -36.4343, -36.8644, 
-37.0599, -34.8818, -31.9907, -37.8304, -34.3367, -31.2984, -33.5731
), X2 = c(64.26, 63.085, 66.36, 61.08, 61.57, 65.04, 72.69, 63.83, 
67.555, 76.06, 68.61), Y1 = c(493.81544, 493.81544, 494.54173, 
494.61364, 494.61381, 494.38717, 494.64122, 493.73265, 494.04246, 
494.92989, 494.98384), Y2 = c(489.704166, 489.704166, 490.710962, 
490.653212, 490.710612, 489.822928, 488.160904, 489.747776, 490.600579, 
488.946738, 490.398958), Y3 = c(-19L, -19L, -19L, -23L, -30L, 
-43L, -43L, -2L, -58L, -47L, -61L)), .Names = c("X1", "X2", "Y1", 
"Y2", "Y3"), row.names = c(NA, 11L), class = "data.frame")


library(reshape2)
library(ggplot2)
Ex2<-melt(Ex,id=c("X1","X2"))
colnames(Ex2)[3:4]<-c("Y","Yvalue")
Ex3<-melt(Ex2,id=c("Y","Yvalue"))
colnames(Ex3)[3:4]<-c("X","Xvalue")

ggplot(Ex3,aes(Xvalue,Yvalue))+
          geom_smooth(method="lm",alpha=0.2,size=1,color="grey")+
          geom_point(size=2)+
          facet_grid(Y~X,scales='free')


#Use the lmp function

lmp <- function (modelobject) {
  if (class(modelobject) != "lm") stop("Not an object of class 'lm' ")
  f <- summary(modelobject)$fstatistic
    p <- pf(f[1],f[2],f[3],lower.tail=F)
    attributes(p) <- NULL
    return(p)
    }

# create function to extract different informations from lm

lmtable<-function (var1,var2,data,signi=NULL){
  #var1= y data : colnames of data as.character, so "Y1" or c("Y1","Y2") for example
  #var2= x data : colnames of data as.character, so "X1" or c("X1","X2") for example
  #data= data in dataframe, variables in columns
  # if signi TRUE, round p-value with 2 digits and add *** if <0.001, ** if < 0.01, * if < 0.05.

  if (class(data) != "data.frame") stop("Not an object of class 'data.frame' ")
  Tabtemp<-data.frame(matrix(NA,ncol=6,nrow=length(var1)*length(var2)))
  for (i in 1:length(var2))
       {
  Tabtemp[((length(var1)*i)-(length(var1)-1)):(length(var1)*i),1]<-var1
  Tabtemp[((length(var1)*i)-(length(var1)-1)):(length(var1)*i),2]<-var2[i]
  colnames(Tabtemp)<-c("Var.y","Var.x","p-value","a","b","r^2")

  for (n in 1:length(var1))
  {
  Tabtemp[(((length(var1)*i)-(length(var1)-1))+n-1),3]<-lmp(lm(data[,var1[n]]~data[,var2[i]],data))

  Tabtemp[(((length(var1)*i)-(length(var1)-1))+n-1),4]<-coef(lm(data[,var1[n]]~data[,var2[i]],data))[1]

  Tabtemp[(((length(var1)*i)-(length(var1)-1))+n-1),5]<-coef(lm(data[,var1[n]]~data[,var2[i]],data))[2]

  Tabtemp[(((length(var1)*i)-(length(var1)-1))+n-1),6]<-summary(lm(data[,var1[n]]~data[,var2[i]],data))$r.squared
  }
  }

  signi2<-data.frame(matrix(NA,ncol=3,nrow=nrow(Tabtemp)))
  signi2[,1]<-ifelse(Tabtemp[,3]<0.001,paste0("***"),ifelse(Tabtemp[,3]<0.01,paste0("**"),ifelse(Tabtemp[,3]<0.05,paste0("*"),paste0(""))))
  signi2[,2]<-round(Tabtemp[,3],2)
  signi2[,3]<-paste0(format(signi2[,2],digits=2),signi2[,1])

  for (l in 1:nrow(Tabtemp))
    {
  Tabtemp$"p-value"[l]<-ifelse(is.null(signi),
         Tabtemp$"p-value"[l],
         ifelse(isTRUE(signi),
                paste0(signi2[,3][l]),
                Tabtemp$"p-value"[l]))
  }

   Tabtemp
}

# ------- EXAMPLES ------

lmtable("Y1","X1",Ex)
lmtable(c("Y1","Y2","Y3"),c("X1","X2"),Ex)
lmtable(c("Y1","Y2","Y3"),c("X1","X2"),Ex,signi=TRUE)

当然有一个比这个函数更快的解决方案，但它是可行的。