获取线性回归模型中所有预测变量的系数(R语言)
在R语言中,我们可以使用coef函数或coefficients函数来获取线性回归模型中所有预测变量的系数。这些函数可以提取模型对象中的系数信息,并以向量的形式返回。
下面是一个示例,展示了如何使用coef函数和coefficients函数来获取线性回归模型的系数:
# 创建一个简单的线性回归模型
model <- lm(Sepal.Width ~ Sepal.Length + Petal.Length, data = iris)
# 使用coef函数获取系数
coeficients <- coef(model)
print(coeficients)
# 使用coefficients函数获取系数
coefficients <- coefficients(model)
print(coefficients)
在上面的代码中,我们首先创建了一个简单的线性回归模型,该模型使用iris数据集中的Sepal.Length和Petal.Length作为预测变量,Sepal.Width作为响应变量。然后,我们使用coef函数和coefficients函数分别获取了模型的系数,并将结果存储在coeficients和coefficients变量中。
在R语言中,使用`coef()`或`summary()`函数可以获取线性回归模型中预测变量的系数。通过创建一个简单的线性回归模型并应用这些函数,可以提取并打印出模型的系数值,它们与预测变量的顺序一致,可用于分析和解释模型效果。
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