R의 lm() 함수에서 표준 오류를 추출하는 방법

다음 방법을 사용하여 R에서 lm() 함수의 개별 회귀 계수의 표준 오차와 잔여 표준 오차를 추출할 수 있습니다.

방법 1: 잔여 표준 오차 추출

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

방법 2: 개별 회귀계수의 표준오차 추출

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

다음 예에서는 각 방법을 실제로 사용하는 방법을 보여줍니다.

예: R의 lm()에서 표준 오류 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

모형의 잔차 표준오차는 3.193이며, 개별 회귀계수에 대한 각 표준오차는 Std. 출력 오류 열.

모델에서 잔여 표준 오차만 추출하려면 다음 구문을 사용할 수 있습니다.

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

[1] 3.19339

그리고 각 개별 회귀 계수에 대한 표준 오류만 추출하려면 다음 구문을 사용할 수 있습니다.

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

(Intercept) points assists rebounds 
  6.6931808 0.2787838 1.6262899 1.6117911 

이 값은 이전에 회귀 결과의 전체 요약에서 본 값에 해당합니다.

관련 항목: 잔차 표준 오류를 해석하는 방법

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