我正在为许多形式的物种运行一系列GLM：
glm.sp<-glm(number~site+as.factor(year)+offset(log(visits)),family=poisson,data=data.sp)
请注意，年度术语是故意的一个因素，因为假设线性关系是不合理的。从该模型产生的年度系数是每年每个物种数量的度量，考虑到努力量（访问量）。然后我想提取，取幂和索引（相对于去年）年份系数并对它们运行GAM。
目前我通过观察系数并直接调用它来做到这一点：
data.sp.coef$coef<-exp(glm.sp$coefficients[60:77])
然而，由于每个物种的站点数量和记录的年数不同，这意味着我需要对每个物种进行观察。例如，不同物种的年系数可能为51:64。我宁愿不这样做，并且觉得必须有更好的方法来调用多年来的系数。
我试过了，下面（这不起作用！）
> coef(glm.sp)["year"]
<NA>
NA
我还尝试将所有系数保存为数据帧，并使用模糊搜索提取包含“year”的所有值（系数自动保存为yearXXXX-YY格式）。
我确信我错过了一些简单的东西，所以非常希望能够朝着正确的方向前进！
由于 马特