R の glm() から回帰係数を抽出する方法

次のメソッドを使用して、R のglm()関数から回帰係数を抽出できます。

方法 1: すべての回帰係数を抽出する

 model$coefficients

方法 2: 特定の変数の回帰係数を抽出する

 model$coefficients[' my_variable ']

方法 3: 標準誤差、Z 値、P 値を含むすべての回帰係数を抽出する

 summary(model)$coefficients

次の例は、これらのメソッドを実際に使用する方法を示しています。

例: R の glm() から回帰係数を抽出する

ISLRパッケージのデフォルトデータセットを使用してロジスティック回帰モデルを当てはめるとします。

 #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

「model$coefficients」と入力すると、モデルからすべての回帰係数を抽出できます。

 #extract all regression coefficients
model$coefficients

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

また、model$coefficients[‘balance’]と入力して、バランス変数のみの回帰係数を抽出することもできます。

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

balance 
0.005736505

回帰係数をその標準誤差、Z 値、およびp 値とともに表示するには、次のようにsummary(model)$ 係数を使用できます。

 #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

この出力の特定の値にアクセスすることもできます。

たとえば、次のコードを使用して、バランス変数の p 値にアクセスできます。

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

[1] 4.219578e-135

または、次のコードを使用して、各回帰係数の p 値にアクセスすることもできます。

 #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 

モデル内の回帰係数ごとに P 値が表示されます。

同様の構文を使用して、出力内の任意の値にアクセスできます。

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 でロジスティック回帰を実行する方法
R で二次回帰を実行する方法