Rのlm()関数からr二乗を抽出する方法

次の構文を使用して、Rの lm()関数からR 二乗値と調整された R 二乗値を抽出できます。

 #extract R-squared
summary(model)$adj.r.squared

#extract adjusted R-squared
summary(model)$adj.r.squared

次の例は、この構文を実際に使用する方法を示しています。

例: R の lm() から R 2 乗を抽出する

次の重線形回帰モデルを R に当てはめるとします。

 #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)

summary()関数を使用すると、回帰モデルの完全な概要を表示できます。

 #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

出力の下部近くにあるモデルの R 二乗値と調整された R 二乗値に注目してください。

• R2乗: 0.9589
• 調整済み R 二乗: 0.9179

モデルから R 2 乗値のみを抽出するには、次の構文を使用できます。

 #extract R-squared value of regression model
summary(model)$r.squared

[1] 0.9589274

また、モデルの調整された R 二乗値のみを抽出するには、次の構文を使用できます。

 #extract adjusted R-squared value of regression model
summary(model)$adj.r.squared

[1] 0.9178548

R 二乗および調整済み R 二乗のこれらの値は、回帰結果の全体の概要で前に示した値に対応していることに注意してください。

追加リソース

次のチュートリアルでは、R で他の一般的なタスクを実行する方法について説明します。

R で単純な線形回帰を実行する方法
R で重回帰を実行する方法
R で残差プロットを作成する方法