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glmからpvalueを抽出する

私は多くの回帰を実行しており、1つの特定の変数の係数とp値への影響のみに関心があります。したがって、スクリプトでは、glmサマリーからp値を抽出できるようにしたいだけです（係数自体を取得するのは簡単です）。 p値を表示する唯一の方法は、summary（myReg）を使用することです。他の方法はありますか？

例えば。：

fit <- glm(y ~ x1 + x2, myData)
x1Coeff <- fit$coefficients[2] # only returns coefficient, of course
x1pValue <- ???

fit$coefficientsは行列ですが、それでも単純にp値を抽出することはできません。

これを行うことは可能ですか？

ありがとう！

rglmp-value
32
Clark Henry

あなたが欲しい

_coef(summary(fit))[,4]
_

summary(fit)で示される表形式の出力からp値の列ベクトルを抽出します。 p-valuesは、モデルの適合でsummary()を実行するまで実際には計算されません。

ところで、次のことができる場合は、オブジェクトを掘り下げるのではなく、抽出関数を使用します。

_fit$coefficients[2]
_

あるべき

_coef(fit)[2]
_

抽出関数がない場合は、str()が友達です。オブジェクトの構造を見ることができます。これにより、オブジェクトの内容と抽出方法を確認できます。

_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"
_

したがって、coef()を使用して抽出できるcoefficientsコンポーネントに注意しますが、他のコンポーネントには_null.deviance_などの抽出器がありません。これは_summ$null.deviance_として抽出できます。

53
Gavin Simpson

番号の代わりに、名前を直接入力できます

_coef(summary(fit))[,'Pr(>|z|)']
_

係数の要約から入手できる他のもの：

Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)

2
R. Prost

さて、これは別の方法ですが、最も効率的な方法ではありません：

a = coeftable(model).cols[4]
pVals = [ a[i].v for i in 1:length(a) ]

これにより、glmから抽出された値がStatsBaseにないことが保証されます。ここで、要件に応じてpValsをいじることができます。それが役に立てば幸い、Ebby

1
Ebby