如何从r中的lm()函数中提取p值

您可以使用以下方法从 R 中的lm() 函数中提取 p 值：

方法一：从回归模型中提取总体P值

 #define function to extract overall p-value of model
overall_p <- function (my_model) {
    f <- summary(my_model)$fstatistic
    p <- pf(f[1],f[2],f[3],lower. tail =F)
    attributes(p) <- NULL
    return (p)
}

#extract overall p-value of model
overall_p(model)

方法2：提取回归系数的个体P值

 summary(model)$coefficients[,4]

以下示例展示了如何在实践中使用这些方法。

示例：从R中的lm()中提取P值

假设我们在 R 中拟合以下多元线性回归模型：

 #create data frame
df <- data. frame (rating=c(67, 75, 79, 85, 90, 96, 97),
                 points=c(8, 12, 16, 15, 22, 28, 24),
                 assists=c(4, 6, 6, 5, 3, 8, 7),
                 rebounds=c(1, 4, 3, 3, 2, 6, 7))

#fit multiple linear regression model
model <- lm(rating ~ points + assists + rebounds, data=df)

我们可以使用summary()函数来显示回归模型的完整摘要：

 #view model summary
summary(model)

Call:
lm(formula = rating ~ points + assists + rebounds, data = df)

Residuals:
      1 2 3 4 5 6 7 
-1.5902 -1.7181 0.2413 4.8597 -1.0201 -0.6082 -0.1644 

Coefficients:
            Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)   
(Intercept) 66.4355 6.6932 9.926 0.00218 **
points 1.2152 0.2788 4.359 0.02232 * 
assists -2.5968 1.6263 -1.597 0.20860   
rebounds 2.8202 1.6118 1.750 0.17847   
---
Significant. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1

Residual standard error: 3.193 on 3 degrees of freedom
Multiple R-squared: 0.9589, Adjusted R-squared: 0.9179 
F-statistic: 23.35 on 3 and 3 DF, p-value: 0.01396

在结果的最底部，我们可以看到回归模型的整体 p 值为0.01396 。

如果我们只想从模型中提取这个 p 值，我们可以定义一个自定义函数来执行此操作：

 #define function to extract overall p-value of model
overall_p <- function (my_model) {
    f <- summary(my_model)$fstatistic
    p <- pf(f[1],f[2],f[3],lower. tail =F)
    attributes(p) <- NULL
    return (p)
}

#extract overall p-value of model
overall_p(model)

[1] 0.01395572

请注意，该函数返回与上述模型输出相同的 p 值。

要从模型中提取各个回归系数的 p 值，我们可以使用以下语法：

 #extract p-values for individual regression coefficients in model
summary(model)$coefficients[,4] 

(Intercept) points assists rebounds 
0.002175313 0.022315418 0.208600183 0.178471275

请注意，此处显示的 p 值对应于上面回归输出中Pr(> |t|)列中的值。

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