私は実行glmし、結果はOKです。ここで、95% で有意な予測変数の名前を取得したいと思います。つまり、p 値は有意水準 5e-2 以下です。走る：
fit <- glm(data=dfa, formula=response~.)
sig <- summary(fit)$coefficients[,4]
(Intercept) close0 close1 close2 close3 close4 closema open0
0.000000e+00 3.147425e-19 7.210909e-04 1.046019e-02 4.117580e-03 2.778701e-01 2.829958e-05 0.000000e+00
open1 open2 open3 open4 openma low0 low1 low2
8.627202e-30 1.138499e-02 1.112236e-03 7.422145e-03 3.967735e-03 3.036329e-42 3.033847e-05 3.237155e-01
low3 low4 lowma high0 high1 high2 high3 high4
8.198750e-01 6.647138e-02 4.350488e-05 6.177130e-58 2.625192e-02 4.143373e-01 3.964651e-01 3.694272e-01
highma volume0 volume1 volume2 volume3 volume4 volumema
1.416310e-05 8.027502e-02 1.975302e-01 1.630341e-09 8.979313e-03 1.274195e-06 8.246661e-01
> str(sig)
Named num [1:31] 0.00 3.15e-19 7.21e-04 1.05e-02 4.12e-03 ...
- attr(*, "names")= chr [1:31] "(Intercept)" "close0" "close1" "close2" ...
とにかく、その「Named num」タイプは何ですか？
これらの予測変数の p 値は有意水準 5e-2 未満であるため、このような列名の配列が必要です。
best <- c('close0', 'close1', 'close2', 'close3', 'closema', ... etc)
そこにないことに注意してくださいclose4...これらの列名をベクトル化された方法で抽出するにはどうすればよいですか?
更新：ループでそれを行う方法を考え出しました
fit <- glm(data=dfa, formula=response~.)
summary(fit)
sig <- summary(fit)$coefficients[,4]
best <- NULL
columnLabels <- names(sig)
for (columnLabel in columnLabels) {
if (as.numeric(sig[columnLabel]) <= 5e-2) {
if (is.null(best)) {
best <- columnLabel
} else {
best <- c(best, columnLabel)
}
}
}