Question

当我们在R中运行线性回归时，在R保存实际回归方程的变量下，我的意思是R实际上是以下列形式保存方程：

y = B0 + B1x1 + B2x2 + B3x3等

我问，因为我想稍后调用该等式，或者我是否需要创建一个新变量并让它等于上面的等式，同时包含我的beta值，例如（例如）in [R

z = 0.1 + 0.2x1 + 0.3x2 + 0.4x3等。

我理解可以使用预测功能，但我不确定这是否正是我正在寻找的

Answer 1

如果你想获得系数，你可以在你的lm上使用summary（）。

仅查看模型术语及其估算，SE等...

my_lm <- lm(Sepal.Length~Sepal.Width+Petal.Width+Petal.Length,iris)
coeffients <- summary(my_lm)$coefficients
coeffients
               Estimate Std. Error   t value     Pr(>|t|)
(Intercept)   1.8559975 0.25077711  7.400984 9.853855e-12
Sepal.Width   0.6508372 0.06664739  9.765380 1.199846e-17
Petal.Width  -0.5564827 0.12754795 -4.362929 2.412876e-05
Petal.Length  0.7091320 0.05671929 12.502483 7.656980e-25

然后你可以随意使用。最后，formula（）将返回你在lm（）

中调用的内容

formula(my_lm)
Sepal.Length ~ Sepal.Width + Petal.Width + Petal.Length

如果您不想使用predict（），可以改用此对象。

my_coef<-(coeffients[,1])
my_coef
 (Intercept)  Sepal.Width  Petal.Width Petal.Length 
   1.8559975    0.6508372   -0.5564827    0.7091320

线性回归方程R.

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