R summary.lm 總結線性模型擬合

R語言 summary.lm 位於 stats 包(package)。

說明

"lm" 類的 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"), ...)

參數

`object`	類 `"lm"` 的對象，通常是調用 `lm` 的結果。
`x`	類 `"summary.lm"` 的對象，通常是調用 `summary.lm` 的結果。
`correlation`	邏輯性；如果`TRUE`，則返回並打印估計參數的相關矩陣。
`digits`	打印時使用的有效位數。
`symbolic.cor`	合乎邏輯的。如果 `TRUE` ，則以符號形式打印相關性(請參閱 `symnum` )而不是數字。
`signif.stars`	合乎邏輯的。如果 `TRUE` ，則為每個係數打印“重要性星星”。
`...`	傳入或傳出其他方法的進一步參數。

細節

print.summary.lm 嘗試智能地格式化係數、標準錯誤等，如果 signif.stars 是 TRUE ，則另外給出“重要性星星”。

返回的對象中省略了別名係數，但由 print 方法恢複。

相關性被打印到小數點後兩位(或象征性地)：要查看實際的相關性，請直接打印summary(object)$correlation。

值

函數 summary.lm 使用其參數中的組件(列表元素)"call" 和 "terms" 計算並返回 object 中給出的擬合線性模型的匯總統計列表，加上

`residuals`	加權殘差，通常的殘差通過調用 `lm` 中指定的權重的平方根重新調整。
`coefficients`	`p \times 4` 矩陣，其中包含估計係數、其標準誤差、t-statistic 和相應的(兩側)p 值的列。省略別名係數。
`aliased`	命名邏輯向量顯示原始係數是否存在混疊。
`sigma`	隨機誤差估計方差的平方根 \hat\sigma^2 = \frac{1}{n-p}\sum_i{w_i R_i^2}, 其中 `R_i` 是第 `i` 殘差， `residuals[i]` 。
`df`	自由度，一個 3 向量 `(p, n-p, p*)` ，第一個是非混疊係數的數量，最後一個是係數的總數。
`fstatistic`	(對於包含非截距項的模型)一個 3 向量，其值為 F-statistic 及其分子和分母自由度。
`r.squared`	`R^2`，“模型解釋的方差分數”， R^2 = 1 - \frac{\sum_i{R_i^2}}{\sum_i(y_i- y^)^2}, 其中，如果存在截距，則 `y^` 是 `y_i` 的平均值，否則為零。
`adj.r.squared`	上述 `R^2` 統計數據 ‘adjusted’，對較高的 `p` 進行處罰。
`cov.unscaled`	`\hat\beta_j` 、 `j=1, \dots, p` 的(未縮放)協方差的 `p \times p` 矩陣。
`correlation`	如果指定了 `correlation = TRUE`，則對應於上述 `cov.unscaled` 的相關矩陣。
`symbolic.cor`	(僅當 `correlation` 為 true 時。)參數 `symbolic.cor` 的值。
`na.action`	來自 `object` ，如果存在的話。

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

模型擬合函數lm、summary。

函數 coef 將提取具有標準誤差、t-statistics 和 p 值的係數矩陣。

相關用法

注：本文由純淨天空篩選整理自R-devel大神的英文原創作品 Summarizing Linear Model Fits。非經特殊聲明，原始代碼版權歸原作者所有，本譯文未經允許或授權，請勿轉載或複製。