Как вы извлекаете значение p (для значимости коэффициента единственной объясняющей переменной, отличной от нуля) и значение R-квадрата из 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 в квадрате, но я хочу иметь возможность вставить их в другие переменные.

r-квадрат : вы можете вернуть значение r-квадрат непосредственно из итогового объекта summary(fit)$r.squared. Смотрите names(summary(fit))список всех предметов, которые вы можете извлечь непосредственно.

Значение p модели. Если вы хотите получить значение p общей модели регрессии, в этом сообщении в блоге описывается функция, возвращающая 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, p-значение модели и p-значение для коэффициента будут одинаковыми.

P-значения коэффициентов: если у вас есть более одного предиктора, то приведенное выше вернет p-значение модели, и p-значение для коэффициентов можно извлечь с помощью:

summary(fit)$coefficients[,4]  

В качестве альтернативы, вы можете получить p-значение коэффициентов из anova(fit)объекта аналогично итоговому объекту выше.

Обратите внимание, что summary(fit)генерируется объект со всей необходимой вам информацией. В нем хранятся векторы бета, se, t и p. Получите p-значения, выбрав 4-й столбец матрицы коэффициентов (хранится в итоговом объекте):

summary(fit)$coefficients[,4] 
summary(fit)$r.squared

Попробуйте str(summary(fit))просмотреть всю информацию, которая содержится в этом объекте.

Изменить: я неправильно прочитал ответ Чейза, который в основном говорит вам, как добраться до того, что я здесь даю.

Вы можете увидеть структуру объекта, возвращенного summary()путем вызова str(summary(fit)). Каждая часть может быть доступна с помощью $. Значение p для статистики F легче получить из возвращаемого объекта anova.

Вкратце, вы можете сделать это:

rSquared <- summary(fit)$r.squared
pVal <- anova(fit)$'Pr(>F)'[1]

Хотя оба приведенных выше ответа хороши, процедура извлечения частей объектов носит более общий характер.

Во многих случаях функции возвращают списки, и к отдельным компонентам можно получить доступ, используя str()которые будут печатать компоненты вместе с их именами. Вы можете получить доступ к ним с помощью $ оператора, то есть myobject$componentname.

В случае объектов lm есть несколько предопределенных методов, которые можно использовать, например coef(), resid()и summary()т. Д., Но вам не всегда повезет.

Я сталкивался с этим вопросом, изучая предложенные решения для подобной проблемы; Я предполагаю, что для дальнейшего использования может быть целесообразно обновить доступный список ответов решением, использующим broomпакет.

Образец кода

x = cumsum(c(0, runif(100, -1, +1)))
y = cumsum(c(0, runif(100, -1, +1)))
fit = lm(y ~ x)
require(broom)
glance(fit)

Полученные результаты

>> 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

Примечания стороны

Я считаю, что glanceфункция полезна, так как она аккуратно суммирует ключевые значения. Результаты сохраняются в виде, data.frameчто облегчает дальнейшие манипуляции:

>> class(glance(fit))
[1] "data.frame"

Расширение @Vincent «s ответ :

Для lm()сгенерированных моделей:

summary(fit)$coefficients[,4]   ##P-values 
summary(fit)$r.squared          ##R squared values

Для gls()сгенерированных моделей:

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 p-значение, вы должны добавить номер кода в код:

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 знаете, как получить доступ к значению из сводной таблицы, используйте ее str()для определения структуры сводной таблицы:

str(summary(fit))

Это самый простой способ получить значения p:

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

Я использовал эту функцию LMP довольно много раз.

И в один прекрасный момент я решил добавить новые функции для улучшения анализа данных. Я не эксперт в R или статистике, но люди обычно смотрят на различную информацию о линейной регрессии:

• р-значение
• а и б
• r²
• и, конечно, аспект распределения точек

Давайте иметь пример. У вас есть здесь

Вот 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)

Конечно, есть более быстрое решение, чем эта функция, но оно работает.

Для конечного p-значения, отображаемого в конце summary(), функция использует pf()для вычисления summary(fit)$fstatisticзначений.

fstat <- summary(fit)$fstatistic
pf(fstat[1], fstat[2], fstat[3], lower.tail=FALSE)

Источник: [1] , [2]

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

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's answer
[1] 0.1081731
> cor.test(x,y)$p.value
[1] 0.1081731

Использование:

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

где numчисло, которое обозначает 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 numбудет 2.