Мы получили объект lm и хотим извлечь стандартную ошибку
lm_aaa<- lm(aaa~x+y+z)
Я знаю сводку функций, имена и коэффициенты. Однако, как представляется, резюме является единственным способом ручного доступа к стандартной ошибке. Вы знаете, как я могу просто вывести se?
спасибо!
Выход из функции summary представляет собой список R . Таким образом, вы можете использовать все стандартные операции с списком. Например:
#some data (taken from Roland example)
x = c(1,2,3,4)
y = c(2.1,3.9,6.3,7.8)
#fitting a linear model
fit = lm(y~x)
m = summary(fit)
Объект или список m имеет несколько атрибутов. Вы можете получить к ним доступ с помощью скобки или именованного подхода:
m$sigma
m[[6]]
Удобная функция, о которой нужно знать, это str. Эта функция предоставляет сводку атрибутов объектов, т.е.
str(m)
Чтобы получить список стандартных ошибок для всех параметров, вы можете использовать
summary(lm_aaa)$coefficients[, 2]
Как отмечали другие, str(lm_aaa) расскажет вам почти всю информацию, которая может быть извлечена из вашей модели.
#some data
x<-c(1,2,3,4)
y<-c(2.1,3.9,6.3,7.8)
#fitting a linear model
fit<-lm(y~x)
#look at the statistics summary
summary(fit)
#get the standard error of the slope
se_slope<-summary(fit)$coef[[4]]
#the index depends on the model and which se you want to extract
#get the residual standard error
rse<-summary(fit)$sigma
Если вы не хотите получать стандартную ошибку/отклонение модели, но вместо стандартной ошибки/отклонения отдельных коэффициентов используйте
# some data (taken from Roland example)
x = c(1, 2, 3, 4)
y = c(2.1, 3.9, 6.3, 7.8)
# fitting a linear model
fit = lm(y ~ x)
# get vector of all standard errors of the coefficients
coef(summary(fit))[, "Std. Error"]
Для получения дополнительной информации о стандартной ошибке/отклонении модели см. здесь. Для получения дополнительной информации о стандартной ошибке/отклонении коэффициентов см. здесь.