วิธีแยก r-squared จากฟังก์ชัน lm() ใน r

คุณสามารถใช้ไวยากรณ์ต่อไปนี้เพื่อแยกค่า R-squared และค่า R-squared ที่ปรับแล้ว จากฟังก์ชัน lm() ใน R:

 #extract R-squared
summary(model)$adj.r.squared

#extract adjusted R-squared
summary(model)$adj.r.squared

ตัวอย่างต่อไปนี้แสดงวิธีใช้ไวยากรณ์นี้ในทางปฏิบัติ

ตัวอย่าง: แยก R-Squared จาก lm() ใน R

สมมติว่าเราใส่โมเดลการถดถอยเชิงเส้นพหุคูณต่อไปนี้ใน 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)

เราสามารถใช้ฟังก์ชัน summary() เพื่อแสดงข้อมูลสรุปแบบเต็มของโมเดลการถดถอย:

 #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

สังเกตค่า R-squared ของโมเดลและค่า R-squared ที่ปรับแล้วใกล้กับด้านล่างของเอาต์พุต:

• R กำลังสอง: 0.9589
• ปรับ R-squared แล้ว: 0.9179

หากต้องการแยกเฉพาะค่า R กำลังสองจากโมเดล เราสามารถใช้ไวยากรณ์ต่อไปนี้:

 #extract R-squared value of regression model
summary(model)$r.squared

[1] 0.9589274

และเพื่อแยกเฉพาะค่า R-squared ที่ปรับแล้วสำหรับโมเดล เราสามารถใช้ไวยากรณ์ต่อไปนี้:

 #extract adjusted R-squared value of regression model
summary(model)$adj.r.squared

[1] 0.9178548

โปรดทราบว่าค่าเหล่านี้สำหรับ R-squared และ R-squared ที่ปรับแล้วนั้นสอดคล้องกับค่าที่เราเห็นก่อนหน้านี้ในการสรุปผลลัพธ์การถดถอยทั้งหมด

แหล่งข้อมูลเพิ่มเติม

บทช่วยสอนต่อไปนี้จะอธิบายวิธีดำเนินการงานทั่วไปอื่นๆ ใน R:

วิธีดำเนินการถดถอยเชิงเส้นอย่างง่ายใน R
วิธีดำเนินการถดถอยเชิงเส้นพหุคูณใน R
วิธีสร้างพล็อตที่เหลือใน R