【R每日一贴】R获得回归统计量?
摘要
依据创建好的回归统计模型,获取回归统计量相关信息。
【R语言】致力于传播R知识,包括【R每日一帖】、【R书籍推荐】、【R案例分享】。后续会推出【R那些事】、【R微课程】等栏目。在这大数据时代里,从数据中找出价值,既是机遇又是挑战。R语言可以帮助我们获取数据、处理数据、分析数据、展示数据和理解数据,以进行数据化决策!
问题描述:对于回归模型,获得关键统计量和回归方程的相关信息,例如R平方、F统计量、回归系数的置信区间、残差和方差分析表等。
解决方案:两个步骤,第一步,把回归模型m的保存到一个变量中;第二步,调用函数从回归模型中获取回归统计量。与回归模型相关的函数,汇总如下。
anova(m) # 给出方差分析表
coefficients(m)或者coef(m) # 给出回归模型系数
confit(m) # 给出回归系数的置信区间
deviance(m) #给出残差平方和
effects(m) #给出正交影响向量
fitted(m) #给出拟合y值的向量
residuals(m)或者resid(m) #给出模型残差
summary(m)#给出重要统计量,例如R平方、F统计量和残差标准误差
vcov(m)#主要参数的方差—协方差矩阵
举例说明:
> df1 <- mtcars[, c("mpg", "hp", "wt")]
> head(df1)
mpg hp wt
Mazda RX4 21.0 110 2.620
Mazda RX4 Wag 21.0 110 2.875
Datsun 710 22.8 93 2.320
Hornet 4 Drive 21.4 110 3.215
Hornet Sportabout 18.7 175 3.440
Valiant 18.1 105 3.460
> m <- lm(mpg ~ hp + wt, data=mtcars)
> summary(m)
Call:
lm(formula = mpg ~ hp + wt, data = mtcars)
Residuals:
Min 1Q Median 3Q Max
-3.941 -1.600 -0.182 1.050 5.854
Coefficients:
Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
(Intercept) 37.22727 1.59879 23.285 < 2e-16 ***
hp -0.03177 0.00903 -3.519 0.00145 **
wt -3.87783 0.63273 -6.129 1.12e-06 ***
---
Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
Residual standard error: 2.593 on 29 degrees of freedom
Multiple R-squared: 0.8268, Adjusted R-squared: 0.8148
F-statistic: 69.21 on 2 and 29 DF, p-value: 9.109e-12
> coef(m)
(Intercept) hp wt
37.22727012 -0.03177295 -3.87783074
> confint(m)
2.5 % 97.5 %
(Intercept) 33.95738245 40.49715778
hp -0.05024078 -0.01330512
wt -5.17191604 -2.58374544
> resid(m)
Mazda RX4 Mazda RX4 Wag Datsun 710 Hornet 4 Drive Hornet Sportabout
-2.57232940 -1.58348256 -2.47581872 0.13497989 0.37273336
Valiant Duster 360 Merc 240D Merc 230 Merc 280
-2.37381631 -1.29904236 1.51293266 0.80632669 -0.77945988
Merc 280C Merc 450SE Merc 450SL Merc 450SLC Cadillac Fleetwood
-2.17945988 0.67463146 0.25616901 -1.64993945 0.04479541
Lincoln Continental Chrysler Imperial Fiat 128 Honda Civic Toyota Corolla
1.03726743 5.50751301 5.80097202 1.08761978 5.85379085
Toyota Corona Dodge Challenger AMC Javelin Camaro Z28 Pontiac Firebird
-3.08644148 -3.31136386 -3.94097947 -1.25202805 2.44325481
Fiat X1-9 Porsche 914-2 Lotus Europa Ford Pantera L Ferrari Dino
-0.32665313 -0.03737415 2.63023081 -0.74648866 -1.22541324
Maserati Bora Volvo 142E
2.26052287 -1.58364943
> deviance(m)
[1] 195.0478
> anova(m)
Analysis of Variance Table
Response: mpg
Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)
hp 1 678.37 678.37 100.862 5.987e-11 ***
wt 1 252.63 252.63 37.561 1.120e-06 ***
Residuals 29 195.05 6.73
---
Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
【想一想】
1 回归模型有哪些回归统计量?分别表示什么物理含义?
【做一做】
1 获取回归模型的回归模型系数和摘要?
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