Fab*_*olz 23 regression r standard-error lm
我们得到了一个lm对象,并希望提取标准错误
lm_aaa<- lm(aaa~x+y+z)
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我知道函数摘要,名称和系数.但是,摘要似乎是手动访问标准错误的唯一方法.你知道我怎么能输出se吗?
谢谢!
csg*_*pie 20
summary函数的输出只是一个R 列表.因此,您可以使用所有标准列表操作.例如:
#some data (taken from Roland's 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)
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该m对象或列表包含若干属性.您可以使用括号或命名方法访问它们:
m$sigma
m[[6]]
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一个方便的功能是,str.此函数提供对象属性的摘要,即
str(m)
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smi*_*lig 12
要获取所有参数的标准错误列表,您可以使用
summary(lm_aaa)$coefficients[, 2]
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正如其他人所指出的那样,str(lm_aaa)几乎可以告诉您从模型中提取的所有信息.
#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
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如果您不想获得模型的标准误差/偏差,而是单个系数的标准误差/偏差,请使用
# some data (taken from Roland's 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"]
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有关模型标准误差/偏差的更多信息,请参阅此处。有关系数标准误差/偏差的更多信息,请参阅此处。
我认为以下几行也可以为您提供快速答案:
lm_aaa<- lm(aaa~x+y+z)
se <- sqrt(diag(vcov(lm_aaa)))
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