R.에서는 회귀 계수가 통계적으로 유의한지 계산합니다

Question

다른 프로그램과 함께 수행 된 회귀 분석 결과를 얻고 있으며, 나는 그들이 중요한 지 여부를 테스트하고 싶습니다.나는 ls.diag ()가 회귀 결과에 대한 표준 오류 및 t- 테스트를 계산하지만, 매우 특정한 입력 형식 (즉, lsfit의 결과)이 필요하다는 것을 알고 있으므로, 나는 그것을 사용할 수 있다고 생각하지 않는다.remoness에 대한 표준 오류 및 T- 테스트를 계산하는 r에서는 관련 계수가 손으로 기능에 제공 할 수있게 해줍니다.

Answer 1

나는 이것이 당신이 찾는 것입니다. 그러나 여기에 가이드 라인이 있습니다

# this is a model obtained from ?lm 
ctl <- c(4.17,5.58,5.18,6.11,4.50,4.61,5.17,4.53,5.33,5.14)
trt <- c(4.81,4.17,4.41,3.59,5.87,3.83,6.03,4.89,4.32,4.69)
group <- gl(2,10,20, labels=c("Ctl","Trt"))
weight <- c(ctl, trt)
lm.D9 <- lm(weight ~ group)
summary(lm.D9) this is our target

.

회귀 계수, 표준 오류 및 샘플 크기 만 있으면

beta <- coef(lm.D9)
errorBeta <- summary(lm.D9)$coefficients[,2]
n <- length(weight) # the sample size
k <- length(beta) # number of regression parameters

.

계수 표준 오류가없는 경우이 사례가 귀하의 경우를 생각합니다. 그럼 당신은 그들을 추정해야합니다, 그것은 매우 쉽습니다.

회귀 계수와 표준 오류가 발생하면 T-STAT :

을 추정 할 수 있습니다.

t_stats <- beta/errorBeta

.

엄지 손가락의 규칙은 | t_stats |>= 2 그런 다음 계수는 5 % 수준에서 통계적으로 유의합니다.그러나 p 값을 알고 싶다면 다음을 사용하십시오.

pt(abs(t_stats), n-k, lower.tail=FALSE)*2

.

p- 값> 0.05이면 관련 계수가 해당 수준에서 통계적이지 않습니다.

필요한 것은 계수, 표준 오류 및 샘플 크기를 알고 있습니다.그렇지 않으면 당신은 그것을하지 않을 것입니다.