R में lm() फ़ंक्शन से प्रतिगमन गुणांक कैसे निकालें

आप R में lm() फ़ंक्शन से प्रतिगमन गुणांक निकालने के लिए निम्नलिखित विधियों का उपयोग कर सकते हैं:

विधि 1: केवल प्रतिगमन गुणांक निकालें

 model$coefficients

विधि 2: मानक त्रुटि, टी सांख्यिकी और पी मानों के साथ प्रतिगमन गुणांक निकालें

 summary(model)$coefficients

निम्नलिखित उदाहरण दिखाता है कि व्यवहार में इन विधियों का उपयोग कैसे करें।

उदाहरण: R में lm() से प्रतिगमन गुणांक निकालें

मान लीजिए कि हम निम्नलिखित एकाधिक रैखिक प्रतिगमन मॉडल को आर में फिट करते हैं:

 #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)

हम प्रतिगमन मॉडल का पूरा सारांश प्रदर्शित करने के लिए सारांश() फ़ंक्शन का उपयोग कर सकते हैं:

 #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

केवल प्रतिगमन गुणांक प्रदर्शित करने के लिए, हम मॉडल $ गुणांक का उपयोग निम्नानुसार कर सकते हैं:

 #view only regression coefficients of model
model$coefficients

(Intercept) points assists rebounds 
  66.435519 1.215203 -2.596789 2.820224

हम इन गुणांकों का उपयोग निम्नलिखित फिट प्रतिगमन समीकरण लिखने के लिए कर सकते हैं:

स्कोर = 66.43551 + 1.21520 (अंक) – 2.59678 (सहायता) + 2.82022 (रिबाउंड)

प्रतिगमन गुणांकों को उनकी मानक त्रुटियों, टी-सांख्यिकी और पी-मानों के साथ प्रदर्शित करने के लिए, हम सारांश (मॉडल) $ गुणांक का उपयोग निम्नानुसार कर सकते हैं:

 #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

हम इस आउटपुट में विशिष्ट मानों तक भी पहुंच सकते हैं।

उदाहरण के लिए, हम पॉइंट वेरिएबल के पी मान तक पहुंचने के लिए निम्नलिखित कोड का उपयोग कर सकते हैं:

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

[1] 0.02231542

या हम प्रत्येक प्रतिगमन गुणांक के लिए पी-वैल्यू तक पहुंचने के लिए निम्नलिखित कोड का उपयोग कर सकते हैं:

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

(Intercept) points assists rebounds 
0.002175313 0.022315418 0.208600183 0.178471275 

मॉडल में प्रत्येक प्रतिगमन गुणांक के लिए P मान प्रदर्शित किए जाते हैं।

आप प्रतिगमन आउटपुट में किसी भी मान तक पहुंचने के लिए समान सिंटैक्स का उपयोग कर सकते हैं।

अतिरिक्त संसाधन

निम्नलिखित ट्यूटोरियल बताते हैं कि आर में अन्य सामान्य कार्य कैसे करें:

आर में सरल रैखिक प्रतिगमन कैसे करें
आर में मल्टीपल लीनियर रिग्रेशन कैसे करें
आर में अवशिष्ट प्लॉट कैसे बनाएं