Jak wyodrębnić błędy standardowe z funkcji lm() w r

Do wyodrębnienia resztkowego błędu standardowego oraz błędu standardowego poszczególnych współczynników regresji funkcji lm() w R można zastosować następujące metody:

Metoda 1: Wyodrębnij resztkowy błąd standardowy

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

Metoda 2: Wyodrębnij błąd standardowy poszczególnych współczynników regresji

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

Poniższy przykład pokazuje, jak zastosować każdą metodę w praktyce.

Przykład: wyodrębnianie błędów standardowych z lm() w R

Załóżmy, że dopasowujemy następujący model regresji liniowej w R:

 #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)

Możemy użyć funkcji podsumowania() , aby wyświetlić pełne podsumowanie modelu regresji:

 #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

Resztkowy błąd standardowy modelu wynosi 3,193, a każdy z błędów standardowych dla poszczególnych współczynników regresji można zobaczyć w Std. Kolumna błędu wyjściowego.

Aby wyodrębnić z modelu jedynie resztkowy błąd standardowy, możemy zastosować następującą składnię:

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

[1] 3.19339

Aby wyodrębnić tylko błędy standardowe dla każdego z poszczególnych współczynników regresji, możemy zastosować następującą składnię:

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

(Intercept) points assists rebounds 
  6.6931808 0.2787838 1.6262899 1.6117911 

Należy pamiętać, że wartości te odpowiadają wartościom, które widzieliśmy wcześniej w całym podsumowaniu wyników regresji.

Powiązane: Jak interpretować resztkowy błąd standardowy

Dodatkowe zasoby

Poniższe samouczki wyjaśniają, jak wykonywać inne typowe zadania w języku R:

Jak wykonać prostą regresję liniową w R
Jak wykonać wielokrotną regresję liniową w R
Jak utworzyć wykres rezydualny w R