Как извлечь коэффициенты регрессии из glm() в r

Вы можете использовать следующие методы для извлечения коэффициентов регрессии из функции glm() в R:

Метод 1: извлечь все коэффициенты регрессии

 model$coefficients

Метод 2. Извлеките коэффициент регрессии для конкретной переменной.

 model$coefficients[' my_variable ']

Метод 3: Извлеките все коэффициенты регрессии со стандартной ошибкой, значением Z и значением P.

 summary(model)$coefficients

В следующем примере показано, как использовать эти методы на практике.

Пример: извлечь коэффициенты регрессии из glm() в R

Предположим, мы подгоняем модель логистической регрессии , используя набор данных по умолчанию из пакета ISLR :

 #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

Мы можем ввести model$coefficients , чтобы извлечь все коэффициенты регрессии из модели:

 #extract all regression coefficients
model$coefficients

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

Мы также можем ввести model$coefficients[‘balance’] для извлечения коэффициента регрессии только для переменной баланса :

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

balance 
0.005736505

Чтобы отобразить коэффициенты регрессии вместе с их стандартными ошибками, значениями z и значениями p , мы можем использовать коэффициенты summary(model)$ следующим образом:

 #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

Мы также можем получить доступ к определенным значениям в этом выводе.

Например, мы можем использовать следующий код для доступа к значению p переменной баланса :

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

[1] 4.219578e-135

Или мы могли бы использовать следующий код для доступа к значению p для каждого из коэффициентов регрессии:

 #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 

Значения P отображаются для каждого коэффициента регрессии в модели.

Вы можете использовать аналогичный синтаксис для доступа к любому значению на выходе.

Дополнительные ресурсы

В следующих руководствах объясняется, как выполнять другие распространенные задачи в R:

Как выполнить простую линейную регрессию в R
Как выполнить множественную линейную регрессию в R
Как выполнить логистическую регрессию в R
Как выполнить квадратичную регрессию в R