如何提取多元回归lm里面的全模型的R2和p值

最新推荐文章于 2024-05-03 16:33:51 发布
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分类专栏： R语言学习 数据分析 数据整理 文章标签： R语言 多元回归 提取R2和p值 批量 循环
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版权

回归模型提取R2和p值

all_ck <- function(formula,i){
  lm_data <- lm(formula,data=list[[i]])
  summar <- summary(lm_data)
  b <- summar$coefficients[1,1]
  k <- summar$coefficients[2,1]
  R2 <- summar$r.squared
  # tstats <- coef(lm_data) / sqrt(diag(vcov(lm_data)))
  # p <-  2 * pt(abs(tstats), df = df.residual(lm_data), lower.tail = FALSE)
  fvalue <- summar$fstatistic
  pvalue <- 1-pf(fvalue[1],fvalue[2],fvalue[3])
  return(c(k=k,b=b,R2=R2,p=round(pvalue,3)))
}

all_trend <- sapply(1:100,
             FUN = function(i){
                   all_ck(formula = y~x,i)}) %>%
             t() %>% 
             as.data.frame()

all_trend

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如果你是电脑端，看到右下角的 “一键三连” 了吗，没错点它[哈哈]

在这里插入图片描述

使用summary函数获取模型的汇总统计信息（R语言）
CodeByte的博客
08-26 389
在R语言中，我们经常需要对数据进行建模和分析。当我们建立了一个模型后，了解模型的汇总统计信息是非常重要的。R语言中的summary函数可以帮助我们获取模型的汇总统计信息，包括模型的参数估计、显著性检验、模型拟合度等。此外，还提供了模型的拟合度指标，例如调整后的R方值、F统计量及其对应的p值等。运行上述代码后，我们将获得模型的汇总统计信息，其中包括了各个参数的估计值、标准误差、t值、p值以及模型的拟合度等指标。通过使用summary函数，我们可以轻松地获取模型的汇总统计信息，从而对模型进行全面的评估和解释。
R统计绘图-多元线性回归(平均加权模型/最优子集筛选，MuMIn)
qq_39859424的博客
03-21 2206
输出结果中Estimate， Std. Error， t value, Pr(>|t|):依次表示对应自变量的回归系数及其标准误，回归系数检验的t检验统计量及其p值。分类因子作为自变量时，然后使用MuMIn::model.avg()利用模型平均的方法获得所有满足筛选条件的模型加权后的最优模型参数估计。平均加权模型中包含的模型子集以及"full"和““subset””平均模型的回归系数检验结果。此处介绍如何使用MuMIn包进行最优子集回归，筛选特征，根据模型筛选准则筛选模型以及构建平均加权模型。
R语言回归结果P.value的提取
m0_68142870的博客
07-17 1445
本文介绍了从R中的回归输出(lm)中提取最终的p值的处理方法
用R语言写循环函数，来对数据进行线性回归分析，最终提取p值，并将数据放入数据框中
m0_68142870的博客
07-17 796
【代码】用R语言写循环函数，来对数据进行线性回归分析，最终提取p值，并将数据放入数据框中。
关于R中p值的理解
yangnuanyang的博客
06-13 2万+
进行线性回归lm后执行summary函数之后，会有Coefficients:Estimate Std. Error t value Pr(&gt;|t|) 这样的值出现，其中P值我是这样理解的P值是用来判定假设检验结果的一个参数，也可以根据不同的分布使用分布的拒绝域进行比较。P值（P value）就是当原假设为真时所得到的样本观察结果或更极端结果出现的概率。这样定义原假设，我们希望成立实现的研究假...
统计基础（九）多元回归模型
HoWingjan的博客
01-21 5304
multiple linear regression1. 残差的诊断2.多元回归模型 Multiple Regression Model2.1一阶多元回归模型 First–Order Multiple Regression Model2.2 两个自变量的一阶模型2.3 估计系数的解释3. 一阶模型示例3.1系数的解释3.1 σ^2的估值3.2 测试整体意义4.多元回归中的R^24.1Adjusted R^2 1. 残差的诊断 ▪模型为线性的假设不成立。注意，对于x的高和低值，残差是负的，对于x的中值是正的
logistic回归 如何_Logistic回归：R2与Pvalue的计算
weixin_39687621的博客
11-21 1万+
引言：在前面一小节中，我们知道如何利用最大似然估计大求解最佳logistic回归拟合，但是我们并不知道该拟合的效果怎样。同线性模型一样，我们需要计算R2和P值对拟合模型进行判定。那么该如何计算呢？1.选择何种方法计算R2与p值广义线性模型包括线性模型、logistic回归模型和其他模型，是解决很多问题的常见框架， 其结果比较难懂。线性模型中，计算模型的R2和P值的方法得到普遍认可；但在...
python 多元线性回归 pandas_Python 实战多元线性回归模型，附带原理+代码
weixin_39678525的博客
12-20 844
原标题：Python 实战多元线性回归模型，附带原理+代码 作者 | 萝卜来源 | 早起Python( ID：zaoqi-python )「多元线性回归模型」非常常见，是大多数人入门机器学习的第一个案例，尽管如此，里面还是有许多值得学习和注意的地方。其中多元共线性这个问题将贯穿所有的机器学习模型，所以本文会「将原理知识穿插于代码段中」，争取以不一样的视角来叙述和讲解「如何更好的构建和优化多元线性回...
多元线性回归模型预测房价
weixin_50872368的博客
11-01 2116
文章目录一、多元线性回归模型预测房价1.基础包导入2.变量探索3.多元线性回归建模4.模型优化二、用Excel重做上面的多元线性回归，求解回归方程三、用机器学习库Sklearn库重做上面的多元线性归四、参考文献 一、多元线性回归模型预测房价 1.基础包导入 import pandas as pd import numpy as np import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt df = pd.read_csv('house_prices.cs
R语言学习—6—多元相关与回归分析
2301_78696436的博客
05-03 4706
4、BIC：这是贝叶斯信息准则（Bayesian Information Criterion），也是一种模型选择准则，用于在考虑模型拟合优度和模型复杂度的情况下选择模型。在实际应用中，多元数据复相关系数可以用于评估多个变量之间的相关性，帮助我们理解这些变量之间的相互作用关系，并为我们提供更全面、深入的信息，以便做出更明智的决策。总结来说，这段代码的目的是创建一个包含模型系数摘要和标准差的数据框，并将’bstar’参数设置为模型系数的标准差和缺失值的组合。数值越接近1，表示模型对数据的拟合程度越好。
python:多元线性回归总结
qq_42862437的博客
04-27 1万+
python:多元线性回归总结
线性拟合的 R2 和p值怎么计算
Kp0fS的草稿纸
02-06 2356
线性拟合的 R2 和p值怎么计算，及其物理含义； R^2可以量化模型响应变量与因变量间的关系强弱
R平方
weixin_30896763的博客
03-01 170
参考其他网页 通常R2越大越好，但看到亦在后面标上P值，这两者之间有何联系？ R2和p值没有必然联系。就像你做线性分析和（单因素或多因素）方差分析一样，若A和K线性相关，也有可能A对K么有显著性影响一样。p值是与ɑ（显著性水平，一般取0.05或0.01）相关的一个值，通常，在p值<0.05（0.01）时，其值越小，相关性越好。可以用来说明以后实验数据K和A的相关性。R2是实验数据和实验数...
R初学：查看R中lm中的各项结果
Adint_09的博客
12-24 8477
1.summary 2.coef(lm.fit)   直接出变量的系数。向量形式，用[ ]指示取哪些系数 2summary(lm.fit)$coefficients[,'Pr(>|t|)']  取P值。
R语言怎么计算R2
weixin_35757191的博客
01-19 4899
R语言中可以使用rsq()函数计算R平方值，其中第一个参数是预测值，第二个参数是实际值。例如： rsq(predict_values, actual_values) 也可以使用lm()函数建立线性回归模型，然后使用summary()函数输出统计信息，其中包括R平方值。例如： model <- lm(y ~ x, data = data) summary(model) 其中y是实际值，x是...
【[R] 【教程】教你如何读懂线性回归lm的结果summary（判断显著性）[转]】
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> lm.sol Call: lm(formula = Y ~ ., data = a) Residuals: Min 1Q Median 3Q Max -28.349 -11.383 -2.659 12.095 48.807 Coefficients: Estimate Std.
R语言——（六）、线性回归模型
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回归分析（regression analysis）是统计分析中最重要的思想之一 被广泛应用于社会经济现象中变量之间的影响因素分析回归分为：线性回归、非线性回归例1：为了研究家庭月消费支出与月可支配收入之间的关系，可支配收入（income）：800,1100,1400,1700,2000,2300,2600,2900,3200,3500 消费支出（consume）：594,638,1122,1155,1408,1595,1969,2078,2585,2530 可以发现，income和consum之间具有较强的
如何使用R语言来计算回归分析中的( t )值和( P )值
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摘要函数会为我们提供( t )值和( P )值。在R中计算回归分析中的( t )值和( P )值是一项基本的统计任务，但是它涉及了许多关键的统计概念。通过理解这些概念，并学会如何在R中进行这些计算，可以增进对数据和模型的理解。这些技能不仅有助于数据分析，还可以为更高级的统计建模和机器学习提供基础。
R语言回归模型中的p值如何解读？p值如何计算？
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在R语言中，我们可以使用各种回归函数（如lm、glm等）来拟合回归模型，并得到与之相关的统计结果，其中包括p值。p值是统计假设检验中的一个重要指标，用于评估观察到的样本结果与原假设之间的一致性。在回归模型中，p值通常用于检验自变量的系数是否显著，即自变量对因变量的影响是否具有统计意义。运行上述代码后，会输出回归模型的统计结果，其中包括每个自变量系数的估计值、标准误差、t值和p值。通过假设检验，我们可以计算出每个自变量系数的p值，进而判断其断其对因变量的影响是否具有统计意义。R语言回归模型中的p值如何解读？
R语言多元线性回归的预测
最新发布
03-27
<think>好的，用户现在想了解如何在R语言中进行多元线性回归的预测。首先，我需要确认用户对多元线性回归的基础知识是否熟悉，但根据问题本身，可能他们已经有了一定的了解，现在需要具体的实现步骤。 用户之前的问题是关于Box-Cox变换无法消除自相关性时的替代方法，现在转向R语言的多元线性回归预测，可能他们正在学习回归分析的应用，尤其是在实际编程中的实现。需要确保回答结构清晰，步骤明确，便于用户跟随操作。 接下来，我需要回忆R语言中做多元线性回归的主要函数，比如lm()，以及预测函数predict()的使用方法。可能需要提到如何构建模型公式，处理自变量，进行训练和测试集的划分，还有预测后的评估指标，如RMSE、R&sup2;等。 用户可能想知道整个流程，包括数据准备、模型构建、预测、评估和结果可视化。可能需要分步骤讲解，每个步骤的代码示例很重要，特别是参数的说明，比如predict()中的newdata参数，interval参数用于置信区间和预测区间。 另外，要注意提醒用户可能遇到的常见问题，比如数据格式是否正确，因子变量的处理，缺失值的处理，还有预测时新数据必须与训练数据有相同的结构。这些注意事项能帮助用户避免错误。 用户可能还需要了解如何解释输出结果，比如点预测值、区间范围，以及如何评估模型预测的准确性。可能需要提到使用caret包来简化流程，或者可视化预测结果与真实值的对比，比如用ggplot2画图。 最后，总结整个流程，强调关键步骤和注意事项，确保用户能够系统地掌握多元线性回归预测在R中的实现方法。</think>--- ### **R语言多元线性回归预测步骤详解** 在R语言中，多元线性回归的预测流程可分为以下步骤，结合代码示例说明关键操作： --- #### **1. 数据准备与模型构建** ```r # 加载数据（示例使用mtcars内置数据集） data(mtcars) # 划分训练集和测试集（80%训练，20%测试） set.seed(123) index <- sample(1:nrow(mtcars), 0.8 * nrow(mtcars)) train_data <- mtcars[index, ] test_data <- mtcars[-index, ] # 构建多元线性回归模型 # 预测mpg（油耗）基于wt（车重）、hp（马力）、cyl（气缸数） model <- lm(mpg ~ wt + hp + cyl, data = train_data) summary(model) # 查看模型系数和统计显著性 ``` **关键输出解读**： - **Coefficients**：各变量的回归系数（如`wt`系数-3.1表示车重每增加1吨，油耗减少3.1 MPG） - **R-squared**：模型解释的方差比例（越高越好） - **p-value**：变量显著性检验（通常<0.05认为显著） --- #### **2. 使用模型进行预测** ```r # 对测试集进行预测 predictions <- predict(model, newdata = test_data) # 输出预测值与真实值对比 result <- data.frame( Actual = test_data$mpg, Predicted = predictions ) print(result) # 计算预测误差指标（RMSE、MAE、R&sup2;） library(caret) rmse <- RMSE(predictions, test_data$mpg) # 均方根误差 mae <- MAE(predictions, test_data$mpg) # 平均绝对误差 r2 <- R2(predictions, test_data$mpg) # 决定系数 cat("RMSE:", rmse, "\nMAE:", mae, "\nR&sup2;:", r2) ``` **输出示例**： ``` Actual Predicted 1 21.4 22.1 2 19.7 18.9 RMSE: 1.02 MAE: 0.89 R&sup2;: 0.85 ``` --- #### **3. 预测区间与置信区间** ```r # 计算预测区间（区间范围更宽，包含个体不确定性） pred_intervals <- predict( model, newdata = test_data, interval = "prediction", # 改为"confidence"则输出置信区间 level = 0.95 ) # 结果展示 result_with_intervals <- cbind(test_data, pred_intervals) print(result_with_intervals[, c("mpg", "fit", "lwr", "upr")]) ``` **输出说明**： - `fit`：点预测值 - `lwr`和`upr`：预测区间的下限和上限（95%概率覆盖真实值） --- #### **4. 预测结果可视化** ```r library(ggplot2) ggplot(result_with_intervals, aes(x = mpg, y = fit)) + geom_point(color = "blue") + # 绘制预测值 geom_abline(slope = 1, linetype = "dashed") + # 添加理想拟合线（y=x） geom_errorbar( # 绘制预测区间 aes(ymin = lwr, ymax = upr), width = 0.2, color = "grey" ) + labs(title = "预测值 vs 真实值", x = "真实油耗（MPG）", y = "预测油耗（MPG）") ``` ![预测值与真实值对比图](https://via.placeholder.com/400x300/EFEFEF/000?text=示例图：预测值误差区间) --- #### **5. 注意事项与常见问题** - **变量类型检查**：若自变量含因子变量（如`cyl`为分类变量），需提前转换为`factor` - **新数据格式**：预测时`newdata`的列名和数据类型必须与训练数据一致 - **多重共线性**：检查方差膨胀因子（VIF），若VIF>10需删除高相关变量 ```r library(car) vif(model) # 输出各变量的VIF值 ``` - **异方差性**：若残差方差不稳定，可使用加权最小二乘法（`lm(..., weights=...)`） --- ### **总结** R语言中多元线性回归预测的核心步骤为： 1. **模型构建**：用`lm()`拟合数据 2. **预测生成**：`predict()`函数指定`newdata` 3. **评估优化**：误差指标+可视化验证 4. **结果解释**：关注预测区间和变量贡献 通过上述流程，可系统性地实现从建模到预测的完整分析，适用于经济、生物、工程等领域的数据预测任务。
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