Cara mengekstrak nilai p dari fungsi lm() di r
Anda dapat menggunakan metode berikut untuk mengekstrak nilai p dari fungsi lm() di R:
Metode 1: Ekstrak nilai P keseluruhan dari model regresi
#define function to extract overall p-value of model overall_p <- function (my_model) { f <- summary(my_model)$fstatistic p <- pf(f[1],f[2],f[3],lower. tail =F) attributes(p) <- NULL return (p) } #extract overall p-value of model overall_p(model)
Metode 2: Ekstrak nilai P individual untuk koefisien regresi
summary(model)$coefficients[,4]
Contoh berikut menunjukkan cara menggunakan metode ini dalam praktik.
Contoh: mengekstrak nilai P dari lm() di R
Misalkan kita memasukkan model regresi linier berganda berikut ke dalam 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)
Kita dapat menggunakan fungsi ringkasan() untuk menampilkan ringkasan lengkap model regresi:
#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
Di bagian paling bawah hasil, kita dapat melihat bahwa nilai p keseluruhan model regresi adalah 0,01396 .
Jika kita hanya ingin mengekstrak nilai p ini dari model, kita dapat menentukan fungsi khusus untuk melakukannya:
#define function to extract overall p-value of model overall_p <- function (my_model) { f <- summary(my_model)$fstatistic p <- pf(f[1],f[2],f[3],lower. tail =F) attributes(p) <- NULL return (p) } #extract overall p-value of model overall_p(model) [1] 0.01395572
Perhatikan bahwa fungsi tersebut mengembalikan nilai p yang sama dengan keluaran model di atas.
Untuk mengekstrak nilai p untuk koefisien regresi individual dari model, kita dapat menggunakan sintaks berikut:
#extract p-values for individual regression coefficients in model
summary(model)$coefficients[,4]
(Intercept) points assists rebounds
0.002175313 0.022315418 0.208600183 0.178471275
Perhatikan bahwa nilai p yang ditampilkan di sini sesuai dengan nilai di kolom Pr(> |t|) pada keluaran regresi di atas.
Terkait: Cara mengekstrak R-Squared dari fungsi lm() di R
Sumber daya tambahan
Tutorial berikut menjelaskan cara melakukan tugas umum lainnya di R:
Cara melakukan regresi linier sederhana di R
Cara melakukan regresi linier berganda di R
Cara membuat plot sisa di R