R의 lm() 함수에서 회귀 계수를 추출하는 방법


다음 방법을 사용하여 R의 lm() 함수 에서 회귀 계수를 추출할 수 있습니다.

방법 1: 회귀계수만 추출

 model$coefficients

방법 2: 표준 오차, T 통계 및 P 값을 사용하여 회귀 계수 추출

 summary(model)$coefficients

다음 예에서는 이러한 방법을 실제로 사용하는 방법을 보여줍니다.

예: R의 lm()에서 회귀 계수 추출

R에 다음과 같은 다중 선형 회귀 모델을 적합하다고 가정합니다.

 #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() 함수를 사용하여 회귀 모델의 전체 요약을 표시할 수 있습니다.

 #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

회귀 계수만 표시하려면 다음과 같이 model$ 계수를 사용할 수 있습니다.

 #view only regression coefficients of model
model$coefficients

(Intercept) points assists rebounds 
  66.435519 1.215203 -2.596789 2.820224

이러한 계수를 사용하여 다음과 같은 적합 회귀 방정식을 작성할 수 있습니다.

점수 = 66.43551 + 1.21520(포인트) – 2.59678(어시스트) + 2.82022(리바운드)

표준 오류, t-통계 및 p-값과 함께 회귀 계수를 표시하려면 다음과 같이 summary(model)$ 계수를 사용할 수 있습니다.

 #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

이 출력에서 특정 값에 액세스할 수도 있습니다.

예를 들어, 다음 코드를 사용하여 points 변수의 p 값 에 액세스할 수 있습니다.

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

[1] 0.02231542

또는 다음 코드를 사용하여 각 회귀 계수에 대한 p-값에 액세스할 수 있습니다.

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

(Intercept) points assists rebounds 
0.002175313 0.022315418 0.208600183 0.178471275 

모델의 각 회귀계수에 대한 P값이 표시됩니다.

유사한 구문을 사용하여 회귀 출력의 모든 값에 액세스할 수 있습니다.

추가 리소스

다음 튜토리얼에서는 R에서 다른 일반적인 작업을 수행하는 방법을 설명합니다.

R에서 단순 선형 회귀를 수행하는 방법
R에서 다중 선형 회귀를 수행하는 방법
R에서 잔차 플롯을 만드는 방법

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