R：複数の線形回帰ですべての係数のP値を取得します（参照レベルを含めます）。

Question

例

iは、3つの説明要因変数を有する数値依存変数に適合する線形回帰を有する。各因子変数には2つのレベルがあります。

install.packages("robustbase")
install.packages("MASS")
require(robustbase)
require(MASS)

# Example data
data(npk)
df= npk[,-1]
str(df) 

# 'data.frame':  24 obs. of  4 variables:
# $ N    : Factor w/ 2 levels "0","1": 1 2 1 2 2 2 1 1 1 2 ...
# $ P    : Factor w/ 2 levels "0","1": 2 2 1 1 1 2 1 2 2 2 ...
# $ K    : Factor w/ 2 levels "0","1": 2 1 1 2 1 2 2 1 1 2 ...
# $ yield: num  49.5 62.8 46.8 57 59.8 58.5 55.5 56 62.8 55.8 ...

set.seed(0)
model <- lmrob(yield ~ N + P + K - 1, data= df)

.

タスク

modelオブジェクトの各係数のp値にアクセスしたいです。不要な傍受を避けるために、私はすでに式中に- 1を使用しています。

summary(model)$coefficients

# Estimate Std. Error    t value     Pr(>|t|)
# N0 54.644672   2.400075 22.7678995 8.972084e-16
# N1 60.166737   1.966661 30.5933467 2.858276e-18
# P1 -1.059299   2.139443 -0.4951286 6.259053e-01
# K1 -3.905052   2.226012 -1.7542822 9.469295e-02

.

PとKのベースライン（参照）レベルが隠されているようです。

質問

P0オブジェクトの係数としてK0and modelにもP値にアクセスするにはコードを変更できますか？

注：私はそれが解決策に違いがあるかどうかはわかりません、私は実際に私の実際の問題lmrobを堅牢な回帰関数として使用しているので、この再現可能なものでそれを保つことを決定しました例

Answer 1

推定されるP値は次のとおりです。

coef(summary(model))[, 4]

.

基準レベルに関しては、モデルは治療のコントラストを使用しているので、基準レベルの値はすべてゼロであるため、それらのp値を求めるのは意味がありません。