Как вы вытаскиваете p-значение (для значения коэффициента единственной объясняющей переменной, отличной от нуля) и значения R-квадрата от простой модели линейной регрессии? Например...
x = cumsum(c(0, runif(100, -1, +1)))
y = cumsum(c(0, runif(100, -1, +1)))
fit = lm(y ~ x)
summary(fit)
Я знаю, что summary(fit) отображает значение p и значение R-квадрата, но я хочу, чтобы они могли привязать их к другим переменным.
r-квадрат: вы можете вернуть значение r-квадрат непосредственно из итогового объекта summary(fit)$r.squared. См. names(summary(fit)) для получения списка всех элементов, которые вы можете извлечь напрямую.
Значение p модели: Если вы хотите получить значение p общей модели регрессии, это сообщение в блоге описывает функцию, возвращающую значение p:
lmp <- function (modelobject) {
if (class(modelobject) != "lm") stop("Not an object of class 'lm' ")
f <- summary(modelobject)$fstatistic
p <- pf(f[1],f[2],f[3],lower.tail=F)
attributes(p) <- NULL
return(p)
}
> lmp(fit)
[1] 1.622665e-05
В случае простой регрессии с одним предиктором, значение p модели и значение p для коэффициента будут одинаковыми.
P-значения коэффициента: Если у вас есть более одного предиктора, то приведенное выше вернет p-значение модели, и значение p для коэффициентов можно извлечь с помощью:
summary(fit)$coefficients[,4]
В качестве альтернативы, вы можете получить p-значение коэффициентов из объекта anova(fit) аналогично итоговому объекту выше.
Обратите внимание, что summary(fit) генерирует объект со всей необходимой информацией. В нем хранятся бета, se, t и p векторы. Получите значения p, выбрав четвертый столбец матрицы коэффициентов (сохраненный в суммарном объекте):
summary(fit)$coefficients[,4]
summary(fit)$r.squared
Попробуйте str(summary(fit)) просмотреть всю информацию, содержащуюся в этом объекте.
Изменить: у меня был неверный ответ Чейз, который в основном говорит вам, как добраться до того, что я здесь даю.
Вы можете увидеть структуру объекта, возвращаемого summary(), вызывая str(summary(fit)). Доступ к каждой части осуществляется с помощью $. Значение p для статистики F легче получить из объекта, возвращаемого anova.
Вкратце, вы можете сделать это:
rSquared <- summary(fit)$r.squared
pVal <- anova(fit)$'Pr(>F)'[1]
Хотя оба вышеперечисленных ответа хороши, процедура извлечения частей объектов более общая.
Во многих случаях функции возвращают списки, а отдельные компоненты могут быть доступны с помощью str(), который будет печатать компоненты вместе с их именами. Затем вы можете обратиться к ним с помощью оператора $, т.е. myobject$componentname.
В случае объектов lm существует ряд предопределенных методов, которые можно использовать, например, coef(), resid(), summary() и т.д., но вам не всегда будет так повезло.
Я сталкивался с этим вопросом, изучая предложенные решения для подобной проблемы; Я полагаю, что для дальнейшего использования может оказаться целесообразным обновить доступный список ответов решением, использующим пакет broom.
x = cumsum(c(0, runif(100, -1, +1)))
y = cumsum(c(0, runif(100, -1, +1)))
fit = lm(y ~ x)
require(broom)
glance(fit)
>> 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
Я считаю функцию glance полезной, так как она аккуратно суммирует полезные значения. В качестве дополнительного преимущества результаты сохраняются в виде data.frame, что облегчает дальнейшие манипуляции:
>> class(glance(fit))
[1] "data.frame"
Расширение @Vincent ответа:
Для сгенерированных моделей lm():
summary(fit)$coefficients[,4] ##P-values
summary(fit)$r.squared ##R squared values
Для моделей gls():
summary(fit)$tTable[,4] ##P-values
##R-squared values are not generated b/c gls uses max-likelihood not Sums of Squares
Чтобы изолировать отдельное значение p, нужно добавить в код номер строки:
Например, чтобы получить доступ к p-значению перехвата в обеих сводках модели:
summary(fit)$coefficients[1,4]
summary(fit)$tTable[1,4]
Обратите внимание, что вы можете заменить номер столбца на имя столбца в каждом из приведенных выше случаев:
summary(fit)$coefficients[1,"Pr(>|t|)"] ##lm
summary(fit)$tTable[1,"p-value"] ##gls
Если вы все еще не уверены, как получить доступ к значению из сводной таблицы, используйте str(), чтобы выяснить структуру сводной таблицы:
str(summary(fit))
Это самый простой способ вывести значения p:
coef(summary(modelname))[, "Pr(>|t|)"]
Я использовал эту функцию lmp довольно много раз.
И в какой-то момент я решил добавить новые функции для улучшения анализа данных. Я не эксперт по R или статистике, но люди обычно смотрят на различную информацию о линейной регрессии:
Приведем пример. У вас здесь
Здесь воспроизводимый пример с разными переменными:
Ex<-structure(list(X1 = c(-36.8598, -37.1726, -36.4343, -36.8644,
-37.0599, -34.8818, -31.9907, -37.8304, -34.3367, -31.2984, -33.5731
), X2 = c(64.26, 63.085, 66.36, 61.08, 61.57, 65.04, 72.69, 63.83,
67.555, 76.06, 68.61), Y1 = c(493.81544, 493.81544, 494.54173,
494.61364, 494.61381, 494.38717, 494.64122, 493.73265, 494.04246,
494.92989, 494.98384), Y2 = c(489.704166, 489.704166, 490.710962,
490.653212, 490.710612, 489.822928, 488.160904, 489.747776, 490.600579,
488.946738, 490.398958), Y3 = c(-19L, -19L, -19L, -23L, -30L,
-43L, -43L, -2L, -58L, -47L, -61L)), .Names = c("X1", "X2", "Y1",
"Y2", "Y3"), row.names = c(NA, 11L), class = "data.frame")
library(reshape2)
library(ggplot2)
Ex2<-melt(Ex,id=c("X1","X2"))
colnames(Ex2)[3:4]<-c("Y","Yvalue")
Ex3<-melt(Ex2,id=c("Y","Yvalue"))
colnames(Ex3)[3:4]<-c("X","Xvalue")
ggplot(Ex3,aes(Xvalue,Yvalue))+
geom_smooth(method="lm",alpha=0.2,size=1,color="grey")+
geom_point(size=2)+
facet_grid(Y~X,scales='free')
#Use the lmp function
lmp <- function (modelobject) {
if (class(modelobject) != "lm") stop("Not an object of class 'lm' ")
f <- summary(modelobject)$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)
Существует, конечно, более быстрое решение, чем эта функция, но она работает.
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)$r.squared
Для окончательного значения p, отображаемого в конце summary(), функция использует pf() для расчета по значениям summary(fit)$fstatistic.
fstat <- summary(fit)$fstatistic
pf(fstat[1], fstat[2], fstat[3], lower.tail=FALSE)
Использование:
(summary(fit))$coefficients[***num***,4]
где num - число, обозначающее строку матрицы коэффициентов. Это будет зависеть от того, сколько функций у вас есть в вашей модели и для какой вы хотите получить значение p. Например, если у вас есть только одна переменная, для пересечения будет одно p-значение, которое будет [1,4], и следующее для вашей фактической переменной, которое будет [2,4]. Таким образом, ваш num будет 2.
Другой вариант - использовать функцию cor.test вместо 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 answer
[1] 0.1081731
> cor.test(x,y)$p.value
[1] 0.1081731