Comment extraire les erreurs standard de la fonction lm() dans R

Vous pouvez utiliser les méthodes suivantes pour extraire l’erreur type résiduelle ainsi que l’erreur type des coefficients de régression individuels de la fonction lm() dans R :

Méthode 1 : Extraire l’erreur standard résiduelle

#extract residual standard error of regression model
summary(model)$sigma

Méthode 2 : Extraire l’erreur type des coefficients de régression individuels

#extract standard error of individual regression coefficients
sqrt(diag(vcov(model)))

L’exemple suivant montre comment utiliser chaque méthode dans la pratique.

Exemple : extraire les erreurs standard de lm() dans R

Supposons que nous ajustions le modèle de régression linéaire multiple suivant dans R :

#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)

Nous pouvons utiliser la fonction summary() pour afficher le résumé complet du modèle de régression :

#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   
---
Signif. 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

L’erreur type résiduelle du modèle est de 3,193 et chacune des erreurs types pour les coefficients de régression individuels peut être vue dans le Std. Colonne d’erreur de la sortie.

Pour extraire uniquement l’erreur type résiduelle du modèle, nous pouvons utiliser la syntaxe suivante :

#extract residual standard error of regression model
summary(model)$sigma

[1] 3.19339

Et pour extraire uniquement les erreurs types pour chacun des coefficients de régression individuels, nous pouvons utiliser la syntaxe suivante :

#extract standard error of individual regression coefficients
sqrt(diag(vcov(model)))

(Intercept)      points     assists    rebounds 
  6.6931808   0.2787838   1.6262899   1.6117911 

Notez que ces valeurs correspondent aux valeurs que nous avons vues précédemment dans l’intégralité du résumé des résultats de la régression.

Connexes : Comment interpréter l’erreur standard résiduelle

Ressources additionnelles

Les didacticiels suivants expliquent comment effectuer d’autres tâches courantes dans R :

Comment effectuer une régression linéaire simple dans R
Comment effectuer une régression linéaire multiple dans R
Comment créer un tracé résiduel dans R