摘要提取相关系数答案

【问题标题】：Summary Extract Correlation Coefficient摘要提取相关系数
【发布时间】：2018-01-12 21:52:22
【问题描述】：

我在R 中的大型数据集上使用lm()。使用summary() 可以获得很多关于这两个参数之间线性回归的细节。

我感到困惑的部分是摘要的Coefficients: 部分中的哪个参数是正确的，用作相关系数？

样本数据

c1 <- c(1:10)
c2 <- c(10:19)
output <- summary(lm(c1 ~ c2))

总结

Call:
lm(formula = c1 ~ c2)

Residuals:
      Min         1Q     Median         3Q        Max 
-2.280e-15 -8.925e-16 -2.144e-16  4.221e-16  4.051e-15 

Coefficients:
             Estimate Std. Error    t value Pr(>|t|)    
(Intercept) -9.000e+00  2.902e-15 -3.101e+15   <2e-16 ***
c2           1.000e+00  1.963e-16  5.093e+15   <2e-16 ***
---
Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

Residual standard error: 1.783e-15 on 8 degrees of freedom
Multiple R-squared:      1, Adjusted R-squared:      1 
F-statistic: 2.594e+31 on 1 and 8 DF,  p-value: < 2.2e-16

这是我应该使用的相关系数吗？

output$coefficients[2,1]
1

请推荐，谢谢。

【问题讨论】：

这不是相关系数，而是参数估计。
@Miha - 那么使用哪个参数呢？问题here 正在使用特定参数来根据 OP 的要求提取系数。
那么你想要的输出是什么？您是否在预测因变量的值并且您想提取回归系数（估计因变量每增加单位的平均响应的变化）？如果是这种情况，则说明您已经通过代码提取了此参数。
@Miha - 总体目标是在有问题的两个参数之间找到correlation coefficient。我正在使用residual values 进行outlier 分析，但只需要记录correlation coefficient 以查看参数（按堆叠列）之间的行为。
那么你使用了错误的代码/测试。要计算两个参数之间的相关系数，您应该使用：cor.test(c1,c2,method="pearson")，它为您提供两个参数之间的相关系数。在这种情况下，结果是相同的（相关系数 == 参数估计值），但这是巧合。

标签： r linear-regression

【解决方案1】：

系数估计的全方差协方差矩阵为：

fm <- lm(c1 ~ c2)
vcov(fm)

尤其是sqrt(diag(vcov(fm))) 等于coef(summary(fm))[, 2]

对应的相关矩阵为：

cov2cor(vcov(fm))

系数估计之间的相关性为：

cov2cor(vcov(fm))[1, 2]

【讨论】：