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
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"
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。
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]
