保存线性回归输出r

Question

我想进行线性回归，其中我的因变量是数据$ fs_deviation_score，而独立的可变数据是我数据框的多列（第660到675列）。

使用此功能它可以工作，但我无法保存输出（Coefficients：Estimate，Std.Error，p value ..）

Reg<-lapply( data[660:675], function(x) summary(lm(data$fs_deviation_score ~ x)))

我搜索一个函数来保存输出（Coefficients：Estimate，Std.Error，p value ..）

由于

Answer 1

示例：

m <- lm (as.integer (Species), iris);
save (m, "iris_lm.RData");

现在进入新会议。

load ("iris_lm.RData");
summary (m);
names (m);

您可以使用save功能保存整个对象，稍后阅读并使用它。请注意，这是存储任何R对象的一般方法。

能够存储模型m摘要的组件的组件。您可以执行以下操作，例如存储残差。

write.csv (m$residuals, "residuals.csv");

要访问摘要的每个组件，请执行names(m)，以便了解help (summary.lm)

组件的组成部分

Answer 2

如果您的Reg对象由：

生成

Reg<-lapply( data[660:675], function(x) summary(lm(data$fs_deviation_score ~ x)))

然后，您需要做的就是从每个摘要对象中提取系数矩阵：

CoefMats <- lapply( Reg, coef)

摘要对象实际上是命名列表（如lm和glm对象）。 ?summary.lm将显示特定的帮助页面，Value小节将为您提供所有名称。还应审核See Also链接。

如果你想要r.squared值，你可以使用它：

Rsqds <- lapply(Reg, "[[", "r.squared")