r - 从 lm 对象中提取标准错误

Question

我们得到了一个lm对象并想要提取标准错误

lm_aaa <- lm(aaa ~ x + y + z)

我知道函数摘要、名称和系数。

但是，摘要似乎是手动访问标准错误的唯一方法。

你知道我怎么能输出se吗？

Answer 1

函数的输出summary只是一个 R list。所以你可以使用所有标准的列表操作。例如：

#some data (taken from Roland's example)
x = c(1,2,3,4)
y = c(2.1,3.9,6.3,7.8)

#fitting a linear model
fit = lm(y~x)
m = summary(fit)

m对象或列表具有许多属性。您可以使用括号或命名方法访问它们：

m$sigma
m[[6]]

要了解的一个方便的功能是，str. 此函数提供对象属性的摘要，即

str(m)

Answer 2

要获取所有参数的标准错误列表，您可以使用

summary(lm_aaa)$coefficients[, 2]

正如其他人指出的那样，str(lm_aaa)它将告诉您几乎可以从模型中提取的所有信息。

Answer 3

#some data
x<-c(1,2,3,4)
y<-c(2.1,3.9,6.3,7.8)

#fitting a linear model
fit<-lm(y~x)

#look at the statistics summary
summary(fit)

#get the standard error of the slope
se_slope<-summary(fit)$coef[[4]] 
#the index depends on the model and which se you want to extract

#get the residual standard error
rse<-summary(fit)$sigma

Answer 4

如果您不想获得模型的标准误差/偏差，而是获得各个系数的标准误差/偏差，请使用

# some data (taken from Roland's example)
x = c(1, 2, 3, 4)
y = c(2.1, 3.9, 6.3, 7.8)

# fitting a linear model
fit = lm(y ~ x)

# get vector of all standard errors of the coefficients
coef(summary(fit))[, "Std. Error"] 

有关模型标准误差/偏差的更多信息，请参见此处。有关系数的标准误差/偏差的更多信息，请参见此处。

Answer 5

我认为以下几行也可以为您提供快速答案：

lm_aaa<- lm(aaa~x+y+z)
se <- sqrt(diag(vcov(lm_aaa)))