Rのlm()関数から標準エラーを抽出する方法

次のメソッドを使用して、残差標準誤差と、R のlm()関数の個々の回帰係数の標準誤差を抽出できます。

方法 1: 残差標準誤差を抽出する

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

方法 2: 個々の回帰係数の標準誤差を抽出する

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

次の例は、各メソッドを実際に使用する方法を示しています。

例: R の lm() からの標準エラーの抽出

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

モデルの残差標準誤差は 3.193 で、個々の回帰係数の各標準誤差はStd. に表示されます。エラー列を出力します。

モデルから残差標準誤差のみを抽出するには、次の構文を使用できます。

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

[1] 3.19339

また、個々の回帰係数の標準誤差のみを抽出するには、次の構文を使用できます。

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

(Intercept) points assists rebounds 
  6.6931808 0.2787838 1.6262899 1.6117911 

これらの値は、回帰結果の全体の概要で以前に確認した値に対応していることに注意してください。

関連: 残差標準誤差を解釈する方法

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