我正在运行许多回归，并且只对一个特定变量的系数和 p 值的影响感兴趣。因此，在我的脚本中，我希望能够从 glm 摘要中提取 p 值（获取系数本身很容易）。我知道查看 p 值的唯一方法是使用 summary(myReg)。还有其他方法吗？
例如：
fit <- glm(y ~ x1 + x2, myData)
x1Coeff <- fit$coefficients[2] # only returns coefficient, of course
x1pValue <- ???
我尝试将 fit$coefficients 视为矩阵，但仍然无法简单地提取 p 值。
可以这样做吗？
谢谢！
【问题讨论】：
你想要
coef(summary(fit))[,4]
从summary(fit) 显示的表格输出中提取p 值的列向量。 p 值在您对模型拟合运行 summary() 之前不会实际计算。
顺便说一句，如果可以的话，请使用提取函数而不是深入研究对象：
fit$coefficients[2]
应该是
coef(fit)[2]
如果没有提取函数，str() 是你的朋友。它允许您查看任何对象的结构，从而可以查看对象包含的内容以及如何提取它：
summ <- summary(fit)
> str(summ, max = 1)
List of 17
$ call : language glm(formula = counts ~ outcome + treatment, family = poisson())
$ terms :Classes 'terms', 'formula' length 3 counts ~ outcome + treatment
.. ..- attr(*, "variables")= language list(counts, outcome, treatment)
.. ..- attr(*, "factors")= int [1:3, 1:2] 0 1 0 0 0 1
.. .. ..- attr(*, "dimnames")=List of 2
.. ..- attr(*, "term.labels")= chr [1:2] "outcome" "treatment"
.. ..- attr(*, "order")= int [1:2] 1 1
.. ..- attr(*, "intercept")= int 1
.. ..- attr(*, "response")= int 1
.. ..- attr(*, ".Environment")=<environment: R_GlobalEnv>
.. ..- attr(*, "predvars")= language list(counts, outcome, treatment)
.. ..- attr(*, "dataClasses")= Named chr [1:3] "numeric" "factor" "factor"
.. .. ..- attr(*, "names")= chr [1:3] "counts" "outcome" "treatment"
$ family :List of 12
..- attr(*, "class")= chr "family"
$ deviance : num 5.13
$ aic : num 56.8
$ contrasts :List of 2
$ df.residual : int 4
$ null.deviance : num 10.6
$ df.null : int 8
$ iter : int 4
$ deviance.resid: Named num [1:9] -0.671 0.963 -0.17 -0.22 -0.956 ...
..- attr(*, "names")= chr [1:9] "1" "2" "3" "4" ...
$ coefficients : num [1:5, 1:4] 3.04 -4.54e-01 -2.93e-01 1.34e-15 1.42e-15 ...
..- attr(*, "dimnames")=List of 2
$ aliased : Named logi [1:5] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
..- attr(*, "names")= chr [1:5] "(Intercept)" "outcome2" "outcome3" "treatment2" ...
$ dispersion : num 1
$ df : int [1:3] 5 4 5
$ cov.unscaled : num [1:5, 1:5] 0.0292 -0.0159 -0.0159 -0.02 -0.02 ...
..- attr(*, "dimnames")=List of 2
$ cov.scaled : num [1:5, 1:5] 0.0292 -0.0159 -0.0159 -0.02 -0.02 ...
..- attr(*, "dimnames")=List of 2
- attr(*, "class")= chr "summary.glm"
因此我们注意到coefficients 组件，我们可以使用coef() 提取它，但其他组件没有提取器，例如null.deviance，您可以将其提取为summ$null.deviance。
【讨论】：
[g]lm 中提取内容的帖子适合：例如stackoverflow.com/questions/12496368/…）
str() 上添加评论。
coef 的方法是methods(class="lm") 或methods(class="summary.lm")。我同意您无法通过查看 str() 来确定您可以使用 coef()。
我过去曾使用此技术从 summary 或拟合模型对象中提取预测数据：
coef(summary(m))[grepl("var_i_want$",row.names(coef(summary(m)))), 4]
这让我可以轻松地编辑我想要获取数据的变量。
或者如@Ben所指出的，使用match或%in%，比grepl更干净：
coef(summary(m))[row.names(coef(summary(m))) %in% "var_i_want" , 4]
【讨论】：
match() ...或者只是适当地索引行
你可以直接输入名字而不是数字
coef(summary(fit))[,'Pr(>|z|)']
系数摘要中的其他可用：
Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)
【讨论】：
嗯，这将是另一种方式，但不是最有效的方式：
a = coeftable(model).cols[4]
pVals = [ a[i].v for i in 1:length(a) ]
这确保从 glm 中提取的值不在 StatsBase 中。 其中，您可以根据自己的要求使用 pVals。 希望能帮助到你， 埃比
【讨论】：