Question

在R中，当使用lm()时，如果我在na.action = na.pass的调用中设置了lm()，那么在摘要表中，对于任何无法估计的系数都有一个NA（因为在这种情况下丢失的细胞）。

但是，如果我只使用summary(myModel)$coefficients或coef(summary(myModel))从摘要对象中提取系数，则省略NA。

我希望在我提取系数时包含NA，就像我打印摘要时包含的系数一样。有没有办法做到这一点？

设置options(na.action = na.pass)似乎没有帮助。

以下是一个例子：

> set.seed(534)
> myGroup1 <- factor(c("a","a","a","a","b","b"))
> myGroup2 <- factor(c("first","second","first","second","first","first"))
> myDepVar <- rnorm(6, 0, 1)
> myModel <- lm(myDepVar ~ myGroup1 + myGroup2 + myGroup1:myGroup2)
> summary(myModel)

Call:
lm(formula = myDepVar ~ myGroup1 + myGroup2 + myGroup1:myGroup2)

Residuals:
       1        2        3        4        5        6 
-0.05813  0.55323  0.05813 -0.55323 -0.12192  0.12192 

Coefficients: (1 not defined because of singularities)
                    Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
(Intercept)         -0.15150    0.23249  -0.652    0.561
myGroup11            0.03927    0.23249   0.169    0.877
myGroup21           -0.37273    0.23249  -1.603    0.207
myGroup11:myGroup21       NA         NA      NA       NA

Residual standard error: 0.465 on 3 degrees of freedom
Multiple R-squared: 0.5605,     Adjusted R-squared: 0.2675 
F-statistic: 1.913 on 2 and 3 DF,  p-value: 0.2914 

> coef(summary(myModel))
               Estimate Std. Error    t value  Pr(>|t|)
(Intercept) -0.15149826  0.2324894 -0.6516352 0.5611052
myGroup11    0.03926774  0.2324894  0.1689012 0.8766203
myGroup21   -0.37273117  0.2324894 -1.6032180 0.2072173

> summary(myModel)$coefficients
               Estimate Std. Error    t value  Pr(>|t|)
(Intercept) -0.15149826  0.2324894 -0.6516352 0.5611052
myGroup11    0.03926774  0.2324894  0.1689012 0.8766203
myGroup21   -0.37273117  0.2324894 -1.6032180 0.2072173

Answer 1

为什么不从拟合模型中提取系数：

> coef(myModel)
             (Intercept)                myGroup1b 
             -0.48496169              -0.07853547 
          myGroup2second myGroup1b:myGroup2second 
              0.74546233                       NA

这似乎是最简单的选择。

na.action与此无关。请注意，您的示例中没有传递na.action = na.pass。

na.action是一个全局选项，用于处理传递给模型拟合的数据中的NA，通常与公式一起使用;它也是函数na.action()的名称。 R从data参数和公式中表示的模型的符号表示构建所谓的模型框架。此时，将检测到任何NA，na.action的默认选项是使用na.omit()通过删除{{1}的样本来从数据中删除NA对于任何变量。有一些替代方案，最有用的是NA，它们会在拟合过程中删除na.exclude()，但会在拟合值，残差等的正确位置添加NA。阅读NA和{ {1}}了解详情，加上?na.omit了解更多信息。

Answer 2

summary.lm的文档说'返回对象中省略了别名系数，但是通过 print 方法'恢复了。似乎没有参数来控制这个省略。除了使用@gavin Simpson建议的coef（summary（myModel））之外还有另外一项工作。您可以创建矩阵

nr <- num_regressors - nrow(summary(myModel)$coefficients) ##num_regressors shall be defined previously
nc <- 4
rnames <- names(which(summary(myModel)$aliased))
cnames <- colnames(summary(myModel)$coefficients)
mat_na <- matrix(data = NA,nrow = nr,ncol = nc,
           dimnames = list(rnames,cnames))

然后再绑定两个矩阵：

mat_coef <- rbind(summary(myModel)$coefficients,mat_na)

Answer 3

您还可以将汇总拟合表转换为数据框（其中NA变量丢失）：

fit <- as.data.frame(summary(fit)$coefficients)

然后按名称提取系数：

fit["age", "Pr(>|z|)"]

如果已删除“年龄”，则在尝试从数据框中提取年龄的P值时会得到一个不适用

R中线性模型的系数和总结的不同NA动作

3 个答案: