R summary.lm 总结线性模型拟合

R语言 summary.lm 位于 stats 包(package)。

说明

"lm" 类的 summary 方法。

用法

## S3 method for class 'lm'
summary(object, correlation = FALSE, symbolic.cor = FALSE, ...)

## S3 method for class 'summary.lm'
print(x, digits = max(3, getOption("digits") - 3),
      symbolic.cor = x$symbolic.cor,
      signif.stars = getOption("show.signif.stars"), ...)

参数

`object`	类 `"lm"` 的对象，通常是调用 `lm` 的结果。
`x`	类 `"summary.lm"` 的对象，通常是调用 `summary.lm` 的结果。
`correlation`	逻辑性；如果`TRUE`，则返回并打印估计参数的相关矩阵。
`digits`	打印时使用的有效位数。
`symbolic.cor`	合乎逻辑的。如果 `TRUE` ，则以符号形式打印相关性(请参阅 `symnum` )而不是数字。
`signif.stars`	合乎逻辑的。如果 `TRUE` ，则为每个系数打印“重要性星星”。
`...`	传入或传出其他方法的进一步参数。

细节

print.summary.lm 尝试智能地格式化系数、标准错误等，如果 signif.stars 是 TRUE ，则另外给出“重要性星星”。

返回的对象中省略了别名系数，但由 print 方法恢复。

相关性被打印到小数点后两位(或象征性地)：要查看实际的相关性，请直接打印summary(object)$correlation。

值

函数 summary.lm 使用其参数中的组件(列表元素)"call" 和 "terms" 计算并返回 object 中给出的拟合线性模型的汇总统计列表，加上

`residuals`	加权残差，通常的残差通过调用 `lm` 中指定的权重的平方根重新调整。
`coefficients`	`p \times 4` 矩阵，其中包含估计系数、其标准误差、t-statistic 和相应的(两侧)p 值的列。省略别名系数。
`aliased`	命名逻辑向量显示原始系数是否存在混叠。
`sigma`	随机误差估计方差的平方根 \hat\sigma^2 = \frac{1}{n-p}\sum_i{w_i R_i^2}, 其中 `R_i` 是第 `i` 残差， `residuals[i]` 。
`df`	自由度，一个 3 向量 `(p, n-p, p*)` ，第一个是非混叠系数的数量，最后一个是系数的总数。
`fstatistic`	(对于包含非截距项的模型)一个 3 向量，其值为 F-statistic 及其分子和分母自由度。
`r.squared`	`R^2`，“模型解释的方差分数”， R^2 = 1 - \frac{\sum_i{R_i^2}}{\sum_i(y_i- y^)^2}, 其中，如果存在截距，则 `y^` 是 `y_i` 的平均值，否则为零。
`adj.r.squared`	上述 `R^2` 统计数据 ‘adjusted’，对较高的 `p` 进行处罚。
`cov.unscaled`	`\hat\beta_j` 、 `j=1, \dots, p` 的(未缩放)协方差的 `p \times p` 矩阵。
`correlation`	如果指定了 `correlation = TRUE`，则对应于上述 `cov.unscaled` 的相关矩阵。
`symbolic.cor`	(仅当 `correlation` 为 true 时。)参数 `symbolic.cor` 的值。
`na.action`	来自 `object` ，如果存在的话。

例子


##-- Continuing the  lm(.) example:
coef(lm.D90)  # the bare coefficients
sld90 <- summary(lm.D90 <- lm(weight ~ group -1))  # omitting intercept
sld90
coef(sld90)  # much more

## model with *aliased* coefficient:
lm.D9. <- lm(weight ~ group + I(group != "Ctl"))
Sm.D9. <- summary(lm.D9.)
Sm.D9. #  shows the NA NA NA NA  line
stopifnot(length(cc <- coef(lm.D9.)) == 3, is.na(cc[3]),
          dim(coef(Sm.D9.)) == c(2,4), Sm.D9.$df == c(2, 18, 3))

也可以看看

模型拟合函数lm、summary。

函数 coef 将提取具有标准误差、t-statistics 和 p 值的系数矩阵。

相关用法

注：本文由纯净天空筛选整理自R-devel大神的英文原创作品 Summarizing Linear Model Fits。非经特殊声明，原始代码版权归原作者所有，本译文未经允许或授权，请勿转载或复制。