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我对 R 相当陌生，目前正在阅读一本书“Generalized Additive Models”，Wood (2006) 对 R 的介绍，并进行了一些练习，特别是关于空气污染和死亡的部分，这是我感兴趣的领域。使用 mgcv 包我运行以下模型。

library(gamair) 
library(mgcv) 
data(chicago) 

ap1<-gam(death ~ pm10median + so2median + o3median +s(time,bs="cr",k=200)+ s(tmpd,bs="cr"), data=chicago,family=poisson)

如何提取 pm10median 和 x 的 95% CI 的效果估计值并将输出导出到 CSV 或任何其他选项？

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保存模型的摘要

summary_model <- summary(ap1)

您想要的部分（对于线性项）在 p.table元素中

summary_model$p.table
                Estimate   Std. Error      z value    Pr(>|z|)
(Intercept) 4.7457425965 1.480523e-03 3205.4510971 0.000000000
pm10median  0.0002551498 9.384003e-05    2.7189871 0.006548217
so2median   0.0008898646 5.543272e-04    1.6053056 0.108426561
o3median    0.0002212612 2.248015e-04    0.9842516 0.324991826


write.csv(summary_model$p.table, file = 'p_table.csv')

如果你想要样条项，那么这是

summary_model$s.table
               edf     Ref.df    Chi.sq       p-value
s(time) 167.327973 187.143378 1788.8201 4.948832e-259
s(tmpd)   8.337121   8.875807  110.5231  1.412415e-19

您可以手动计算 95% CI 并添加这些如果您愿意。（由于高 DF 将使用 Z 分数）

p_table <- data.frame(summary_model$p.table)
p_table <- within(p_table, {lci <- Estimate - qnorm(0.975) * Std..Error
                            uci <- Estimate + qnorm(0.975) * Std..Error})
p_table
               Estimate   Std..Error      z.value    Pr...z..          uci           lci
(Intercept) 4.7457425965 1.480523e-03 3205.4510971 0.000000000 4.7486443674  4.742841e+00
pm10median  0.0002551498 9.384003e-05    2.7189871 0.006548217 0.0004390729  7.122675e-05
so2median   0.0008898646 5.543272e-04    1.6053056 0.108426561 0.0019763260 -1.965968e-04
o3median    0.0002212612 2.248015e-04    0.9842516 0.324991826 0.0006618641 -2.193416e-04\

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如果您有许多游戏模型，例如，ap1并且您希望系统地处理它们，那么一种方法是将它们放在一个列表中并使用ap2ap3Rlapply

# create list
model_list <- list(ap1, ap2, ap3)
# give the elements useful names
names(model_list) <- c('ap1','ap2','ap3')

# get the summaries using `lapply

summary_list <- lapply(model_list, summary)

# extract the coefficients from these summaries

 p.table_list <- lapply(summary_list, `[[`, 'p.table')

 s.table_list <- lapply(summary_list, `[[`, 's.table')

您现在创建的列表是相关组件。

于 2012-10-17T22:21:53.183 回答