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
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)$p.value
[1] 0.1081731
其他回答
另一个选择是使用cor.test函数，而不是lm:
> x <- c(44.4, 45.9, 41.9, 53.3, 44.7, 44.1, 50.7, 45.2, 60.1)
> y <- c( 2.6, 3.1, 2.5, 5.0, 3.6, 4.0, 5.2, 2.8, 3.8)
> mycor = cor.test(x,y)
> mylm = lm(x~y)
# r and rsquared:
> cor.test(x,y)$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
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"
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]
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。
这是提取p值最简单的方法:
coef(summary(modelname))[, "Pr(>|t|)"]
