R: salida de error estándar del objeto lm

Question

Tenemos un objeto de película y quieren extraer el error estándar

lm_aaa<- lm(aaa~x+y+z) 

Sé el resumen de función, nombres y coeficientes. Sin embargo, el resumen parece ser la única forma de acceder manualmente al error estándar. ¿Tiene alguna idea de cómo puedo producir se?

gracias!

Answer 1

La salida de la función de summary es sólo un R lista. Entonces puede usar todas las operaciones de lista estándar. Por ejemplo:

#some data (taken from Roland's example) 
x = c(1,2,3,4) 
y = c(2.1,3.9,6.3,7.8) 

#fitting a linear model 
fit = lm(y~x) 
m = summary(fit) 

El objeto m o lista tiene una serie de atributos. Puede acceder a ellos utilizando el soporte o enfoque llamado:

m$sigma 
m[[6]] 

Una función muy útil que debe saber es, str. Esta función proporciona un resumen de los objetos atributos, es decir,

str(m) 

Answer 2

#some data 
x<-c(1,2,3,4) 
y<-c(2.1,3.9,6.3,7.8) 

#fitting a linear model 
fit<-lm(y~x) 

#look at the statistics summary 
summary(fit) 

#get the standard error of the slope 
se_slope<-summary(fit)$coef[[4]] 
#the index depends on the model and which se you want to extract 

#get the residual standard error 
rse<-summary(fit)$sigma 

Answer 3

Para obtener una lista de los errores estándar para todos los parámetros, puede utilizar

summary(lm_aaa)$coefficients[, 2] 

Como otros han señalado, str(lm_aaa) le dirá prácticamente toda la información que se puede extraer de su modelo.

Answer 4

Si no desea conseguir el estándar de error/desviación del modelo , sino que el error/desviación estándar de los coeficientes individuales , utiliza

# some data (taken from Roland's example) 
x = c(1, 2, 3, 4) 
y = c(2.1, 3.9, 6.3, 7.8) 

# fitting a linear model 
fit = lm(y ~ x) 

# get vector of all standard errors of the coefficients 
coef(summary(fit))[, "Std. Error"] 

Para obtener más información sobre la error estándar/desviación del modelo, vea here. Para obtener más información sobre el error/desviación estándar de los coeficientes, consulte here.