如果我在 R 中有一个线性模型的汇总表,我怎样才能获得与交互估计或组截距等相关的 p 值,而无需计算行数?
例如,对于诸如连续和分类的模型lm(y ~ x + group)
,x
对象group
的汇总表lm
具有以下估计值:
- 拦截
- x,所有组的斜率
- 5 组内与整体截距的差异
- 5 组内与整体斜率的差异。
我想找到一种方法将这些中的每一个作为一组 p 值,即使组数或模型公式发生变化。也许有信息汇总表以某种方式用于将行组合在一起?
以下是具有两个不同模型的示例数据集。第一个模型有四组不同的 p 值,我可能想分别获得,而第二个模型只有两组 p 值。
x <- 1:100
groupA <- .5*x + 10 + rnorm(length(x), 0, 1)
groupB <- .5*x + 20 + rnorm(length(x), 0, 1)
groupC <- .5*x + 30 + rnorm(length(x), 0, 1)
groupD <- .5*x + 40 + rnorm(length(x), 0, 1)
groupE <- .5*x + 50 + rnorm(length(x), 0, 1)
groupF <- .5*x + 60 + rnorm(length(x), 0, 1)
myData <- data.frame(x = x,
y = c(groupA, groupB, groupC, groupD, groupE, groupF),
group = rep(c("A","B","C","D","E","F"), each = length(x))
)
myMod1 <- lm(y ~ x + group + x:group, data = myData)
myMod2 <- lm(y ~ group + x:group - 1, data = myData)
summary(myMod1)
summary(myMod2)