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。

使用:

(summary(fit))$coefficients[***num***,4]

其中num是一个数字，表示系数矩阵的行。这取决于你的模型中有多少特征，以及你想为哪一个提取p值。例如，如果你只有一个变量，那么截距的p值将是[1,4]，下一个是你的实际变量的p值将是[2,4]。所以你的num是2。

另一个选择是使用cor.test函数，而不是lm:

> x <- c(44.4, 45.9, 41.9, 53.3, 44.7, 44.1, 50.7, 45.2, 60.1)
> y <- c( 2.6,  3.1,  2.5,  5.0,  3.6,  4.0,  5.2,  2.8,  3.8)

> mycor = cor.test(x,y)
> mylm = lm(x~y)

# r and rsquared:
> cor.test(x,y)$estimate ** 2
      cor 
0.3262484 
> summary(lm(x~y))$r.squared
[1] 0.3262484

# P.value 

> lmp(lm(x~y))  # Using the lmp function defined in Chase's answer
[1] 0.1081731
> cor.test(x,y)$p.value
[1] 0.1081731

@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))

这是提取p值最简单的方法:

coef(summary(modelname))[, "Pr(>|t|)"]

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"