如何从r中的lm()函数中提取回归系数

您可以使用以下方法从 R 中的lm() 函数中提取回归系数：

方法一：仅提取回归系数

 model$coefficients

方法2：提取带有标准误差、T统计量和P值的回归系数

 summary(model)$coefficients

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() 中提取回归系数

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

要仅显示回归系数，我们可以使用model$ 系数，如下所示：

 #view only regression coefficients of model
model$coefficients

(Intercept) points assists rebounds 
  66.435519 1.215203 -2.596789 2.820224

我们可以使用这些系数写出以下拟合回归方程：

得分 = 66.43551 + 1.21520（得分）- 2.59678（助攻）+ 2.82022（篮板）

要显示回归系数及其标准误差、t 统计量和 p 值，我们可以使用summary(model)$ 系数，如下所示：

 #view regression coefficients with standard errors, t-statistics, and p-values
summary(model)$coefficients

             Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
(Intercept) 66.435519 6.6931808 9.925852 0.002175313
points 1.215203 0.2787838 4.358942 0.022315418
assists -2.596789 1.6262899 -1.596757 0.208600183
rebounds 2.820224 1.6117911 1.749745 0.178471275

我们还可以访问此输出中的特定值。

例如，我们可以使用以下代码来访问points变量的p值：

 #view p-value for points variable
summary(model)$coefficients[" points ", " Pr(>|t|) "]

[1] 0.02231542

或者我们可以使用以下代码来访问每个回归系数的 p 值：

 #view p-value for all variables
summary(model)$coefficients[, " Pr(>|t|) "]

(Intercept) points assists rebounds 
0.002175313 0.022315418 0.208600183 0.178471275 

显示模型中每个回归系数的 P 值。

您可以使用类似的语法来访问回归输出中的任何值。

其他资源

以下教程解释了如何在 R 中执行其他常见任务：

如何在 R 中执行简单线性回归
如何在 R 中执行多元线性回归
如何在 R 中创建残差图