So extrahieren sie regressionskoeffizienten aus glm() in r

Sie können die folgenden Methoden verwenden, um Regressionskoeffizienten aus der glm() -Funktion in R zu extrahieren:

Methode 1: Extrahieren Sie alle Regressionskoeffizienten

 model$coefficients

Methode 2: Extrahieren Sie den Regressionskoeffizienten für eine bestimmte Variable

 model$coefficients[' my_variable ']

Methode 3: Extrahieren Sie alle Regressionskoeffizienten mit Standardfehler, Z-Wert und P-Wert

 summary(model)$coefficients

Das folgende Beispiel zeigt, wie diese Methoden in der Praxis eingesetzt werden können.

Beispiel: Regressionskoeffizienten aus glm() in R extrahieren

Angenommen, wir passen ein logistisches Regressionsmodell mithilfe des Standarddatensatzes aus dem ISLR- Paket an:

 #load dataset
data <- ISLR::Default

#view first six rows of data
head(data)

  default student balance income
1 No No 729.5265 44361.625
2 No Yes 817.1804 12106.135
3 No No 1073.5492 31767.139
4 No No 529.2506 35704.494
5 No No 785.6559 38463.496
6 No Yes 919.5885 7491.559

#fit logistic regression model
model <- glm(default~student+balance+income, family=' binomial ', data=data)

#view summary of logistic regression model
summary(model)

Call:
glm(formula = default ~ student + balance + income, family = "binomial", 
    data = data)

Deviance Residuals: 
    Min 1Q Median 3Q Max  
-2.4691 -0.1418 -0.0557 -0.0203 3.7383  

Coefficients:
              Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)    
(Intercept) -1.087e+01 4.923e-01 -22.080 < 2e-16 ***
studentYes -6.468e-01 2.363e-01 -2.738 0.00619 ** 
balance 5.737e-03 2.319e-04 24.738 < 2e-16 ***
income 3.033e-06 8.203e-06 0.370 0.71152    
---
Significant. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1

(Dispersion parameter for binomial family taken to be 1)

    Null deviance: 2920.6 on 9999 degrees of freedom
Residual deviance: 1571.5 on 9996 degrees of freedom
AIC: 1579.5

Number of Fisher Scoring iterations: 8

Wir können model$coefficients eingeben, um alle Regressionskoeffizienten aus dem Modell zu extrahieren:

 #extract all regression coefficients
model$coefficients

  (Intercept) studentYes balance income 
-1.086905e+01 -6.467758e-01 5.736505e-03 3.033450e-06

Wir können auch model$coefficients[‚balance‘] eingeben, um den Regressionskoeffizienten nur für die Balance- Variable zu extrahieren:

 #extract coefficient for 'balance'
model$coefficients[' balance ']

balance 
0.005736505

Um die Regressionskoeffizienten zusammen mit ihren Standardfehlern, Z-Werten und P-Werten anzuzeigen, können wir die summary(model)$-Koeffizienten wie folgt verwenden:

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

                 Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)
(Intercept) -1.086905e+01 4.922555e-01 -22.080088 4.911280e-108
studentYes -6.467758e-01 2.362525e-01 -2.737646 6.188063e-03
balance 5.736505e-03 2.318945e-04 24.737563 4.219578e-135
income 3.033450e-06 8.202615e-06 0.369815 7.115203e-01

Wir können in dieser Ausgabe auch auf bestimmte Werte zugreifen.

Beispielsweise können wir den folgenden Code verwenden, um auf den p-Wert der Balance- Variablen zuzugreifen:

 #view p-value for balance variable
summary(model)$coefficients[' balance ', ' Pr(>|z|) ']

[1] 4.219578e-135

Oder wir könnten den folgenden Code verwenden, um auf den p-Wert für jeden der Regressionskoeffizienten zuzugreifen:

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

  (Intercept) studentYes balance income 
4.911280e-108 6.188063e-03 4.219578e-135 7.115203e-01 

Für jeden Regressionskoeffizienten im Modell werden P-Werte angezeigt.

Sie können eine ähnliche Syntax verwenden, um auf jeden Wert in der Ausgabe zuzugreifen.

Zusätzliche Ressourcen

In den folgenden Tutorials wird erläutert, wie Sie andere häufige Aufgaben in R ausführen:

So führen Sie eine einfache lineare Regression in R durch
So führen Sie eine multiple lineare Regression in R durch
So führen Sie eine logistische Regression in R durch
So führen Sie eine quadratische Regression in R durch