Як отримати r-квадрат із функції lm() у r

Ви можете використовувати наступний синтаксис, щоб витягти значення R-квадрат і скориговані значення R-квадрат із функції lm() у R:

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

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

У наступному прикладі показано, як використовувати цей синтаксис на практиці.

Приклад: вилучення R-квадрату з lm() у R

Припустімо, що ми використовуємо таку модель множинної лінійної регресії 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)

Ми можемо використовувати функцію summary() для відображення повного підсумку регресійної моделі:

 #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

Зверніть увагу на значення R-квадрат моделі та скориговані значення R-квадрат у нижній частині результату:

• R у квадраті: 0,9589
• Скоригований R-квадрат: 0,9179

Щоб витягти з моделі лише значення R у квадраті, ми можемо використати такий синтаксис:

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

[1] 0.9589274

А щоб отримати лише скориговане значення R-квадрат для моделі, ми можемо використати такий синтаксис:

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

[1] 0.9178548

Зауважте, що ці значення R-квадрат і скоригований R-квадрат відповідають значенням, які ми бачили раніше в усьому зведенні результатів регресії.

Додаткові ресурси

У наступних посібниках пояснюється, як виконувати інші типові завдання в R:

Як виконати просту лінійну регресію в R
Як виконати множинну лінійну регресію в R
Як створити ділянку залишків у R