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Eviews で回帰を実行すると、次のような統計パネルが表示されます。

ここに画像の説明を入力

Rの回帰に関するこれらの統計のすべて/ほとんどを1つのリストでも取得できるRの方法はありますか?

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2 に答える 2

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を参照summaryしてください。回帰オブジェクトのほとんどのクラスの要約が生成されます。

たとえば、次からhelp(glm):

> clotting <- data.frame(
+          u = c(5,10,15,20,30,40,60,80,100),
+          lot1 = c(118,58,42,35,27,25,21,19,18),
+          lot2 = c(69,35,26,21,18,16,13,12,12))
>      summary(glm(lot1 ~ log(u), data = clotting, family = Gamma))

Call:
glm(formula = lot1 ~ log(u), family = Gamma, data = clotting)

Deviance Residuals: 
     Min        1Q    Median        3Q       Max  
-0.04008  -0.03756  -0.02637   0.02905   0.08641  

Coefficients:
              Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
(Intercept) -0.0165544  0.0009275  -17.85 4.28e-07 ***
log(u)       0.0153431  0.0004150   36.98 2.75e-09 ***
---
Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

(Dispersion parameter for Gamma family taken to be 0.002446059)

    Null deviance: 3.51283  on 8  degrees of freedom
Residual deviance: 0.01673  on 7  degrees of freedom
AIC: 37.99

Number of Fisher Scoring iterations: 3

GUI プログラムに対する R の大きな利点は、一般に、関数からの出力が利用可能であることです。したがって、次のことができます。

> s =  summary(glm(lot1 ~ log(u), data = clotting, family = Gamma))
> s$coefficients[1,]
     Estimate    Std. Error       t value      Pr(>|t|) 
-1.655438e-02  9.275466e-04 -1.784749e+01  4.279149e-07 
> s$cov.scaled
              (Intercept)        log(u)
(Intercept)  8.603427e-07 -3.606457e-07
log(u)      -3.606457e-07  1.721915e-07

t と p およびパラメーターのすべて、またはスケーリングされた共分散行列を取得します。ただし、概要メソッドのドキュメントを常に読んで、自分が得ていると思うものを得ていることを確認してください。返されたオブジェクト内のものは、変換されたスケールで計算され、オブジェクトが印刷されるときに変換されていないスケールで表示される場合があります。

ただし、例として示したように見えるのはARIMAモデルであり、Rのオブジェクトには優れたsummary機能がないことに注意してください:arima

> m = arima(lh, order = c(1,0,1))
> summary(m)
          Length Class  Mode     
coef       3     -none- numeric  
sigma2     1     -none- numeric  
var.coef   9     -none- numeric  
mask       3     -none- logical  
loglik     1     -none- numeric  
aic        1     -none- numeric  
arma       7     -none- numeric  
residuals 48     ts     numeric  
call       3     -none- call     
series     1     -none- character
code       1     -none- numeric  
n.cond     1     -none- numeric  
model     10     -none- list

これは、これらの要素を含むリスト オブジェクトのデフォルトの要約です。単純に印刷するだけで、次のことが得られます。

> m

Call:
arima(x = lh, order = c(1, 0, 1))

Coefficients:
         ar1     ma1  intercept
      0.4522  0.1982     2.4101
s.e.  0.1769  0.1705     0.1358

sigma^2 estimated as 0.1923:  log likelihood = -28.76,  aic = 65.52
于 2014-01-26T10:15:28.360 に答える
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m が で生成されたlmモデルの場合は、単純に次summary(m)のようにします。これらのモデルの統計と数値をすべて取得します。

于 2014-01-26T10:11:40.727 に答える