Question

只要您手动执行，lsmeans包就可以轻松获得预测的边际均值。我想在仅使用预测方法的函数中自动执行此操作。

以下是小插图中的一个例子：

library("lsmeans")
data(oranges)
oranges.lm1 <- lm(sales1 ~ price1 + price2 + day + store, data = oranges)
lsmeans(oranges.lm1, "day")
# day    lsmean       SE df  lower.CL  upper.CL
# 1    5.564415 1.768083 23  1.906856  9.221974
# 2    6.494807 1.728959 23  2.918183 10.071430
# 3   13.664571 1.751505 23 10.041308 17.287835
# 4    8.742289 1.733920 23  5.155403 12.329175
# 5   15.441803 1.785809 23 11.747576 19.136029
# 6   11.394782 1.766726 23  7.740031 15.049533

我想要的是这样的：

lsmeans(oranges.lm1, "day")[,2]
# 5.564415 6.494807 13.664571 8.742289 15.441803 11.394782

但这不起作用（它打印与上面相同的输出）。我不知道这是因为结果（lsmobj对象）是S4对象。如何仅将lsmean列提取为向量？

Answer 1

正如@rvl所指出的那样，正确的方法是使用predict

predict(lsmeans(oranges.lm1, "day"))

效率较低的替代方案是summary，它会依次调用lsmeans:::summary.ref.grid

summary(lsmeans(oranges.lm1, "day"))[,2]
# [1]  5.564415  6.494807 13.664571  8.742289 15.441803 11.394782

如何从lsmobj中提取预测的边际均值

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