Как извлечь стандартные ошибки из функции lm() в r
Вы можете использовать следующие методы для извлечения остаточной стандартной ошибки, а также стандартной ошибки отдельных коэффициентов регрессии функции lm() в R:
Метод 1: извлечь остаточную стандартную ошибку
#extract residual standard error of regression model
summary(model)$sigma
Метод 2. Извлечение стандартной ошибки отдельных коэффициентов регрессии.
#extract standard error of individual regression coefficients
sqrt(diag(vcov(model)))
В следующем примере показано, как использовать каждый метод на практике.
Пример: извлечение стандартных ошибок из lm() в R
Предположим, мы подгоняем следующую модель множественной линейной регрессии в R:
#create data frame df <- data. frame (rating=c(67, 75, 79, 85, 90, 96, 97), points=c(8, 12, 16, 15, 22, 28, 24), assists=c(4, 6, 6, 5, 3, 8, 7), rebounds=c(1, 4, 3, 3, 2, 6, 7)) #fit multiple linear regression model model <- lm(rating ~ points + assists + rebounds, data=df)
Мы можем использовать функцию summary() для отображения полной сводной информации о модели регрессии:
#view model summary
summary(model)
Call:
lm(formula = rating ~ points + assists + rebounds, data = df)
Residuals:
1 2 3 4 5 6 7
-1.5902 -1.7181 0.2413 4.8597 -1.0201 -0.6082 -0.1644
Coefficients:
Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
(Intercept) 66.4355 6.6932 9.926 0.00218 **
points 1.2152 0.2788 4.359 0.02232 *
assists -2.5968 1.6263 -1.597 0.20860
rebounds 2.8202 1.6118 1.750 0.17847
---
Significant. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
Residual standard error: 3.193 on 3 degrees of freedom
Multiple R-squared: 0.9589, Adjusted R-squared: 0.9179
F-statistic: 23.35 on 3 and 3 DF, p-value: 0.01396
Остаточная стандартная ошибка модели составляет 3,193, и каждую из стандартных ошибок для отдельных коэффициентов регрессии можно увидеть в Std. Столбец ошибок вывода.
Чтобы извлечь из модели только остаточную стандартную ошибку, мы можем использовать следующий синтаксис:
#extract residual standard error of regression model
summary(model)$sigma
[1] 3.19339
А чтобы извлечь только стандартные ошибки для каждого из отдельных коэффициентов регрессии, мы можем использовать следующий синтаксис:
#extract standard error of individual regression coefficients
sqrt(diag(vcov(model)))
(Intercept) points assists rebounds
6.6931808 0.2787838 1.6262899 1.6117911
Обратите внимание, что эти значения соответствуют значениям, которые мы видели ранее во всей сводке результатов регрессии.
Связанный: Как интерпретировать остаточную стандартную ошибку
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 создать остаточный график в R