Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
(Intercept) 10.2758 0.5185 19.817 < 2e-16 ***
rprice2 -1.8581 0.5139 -3.616 0.000696 ***
我想使用标准。rprice2 进行其他计算时出错。我知道要引用模型中的任何对象，我使用语法 model$object，但是引用 std 错误的语法是什么？
如何参考回归模型的系数标准误？
机器算法验证
r
回归系数
2022-03-17 04:15:42
4个回答
通常，您需要vcov提供完整参数协方差矩阵的函数。要获得summary您报告的常规渐近标准错误，可以使用
se <- sqrt(diag(vcov(model)))
顺便说一句，您希望 的非对角线vcov(model)得到交互项的边际效应：请参阅Brambor 等人。（2006 年）。
还要注意像三明治这样的包，它们专门用于构建不同类型的标准错误，例如对各种类型的违规行为“鲁棒”的包。
要在不执行任何其他计算的情况下提取，同时使用 object$model 语法：
summary(model)$coefficients["rprice2","Std. Error"]
据我了解，您想在 R 中执行此操作：
f <- lm(speed~dist, data=cars)
coef(f)
confint(f)
sd = sqrt(diag(vcov(f)))
cbind("2.5 %"=-sd*1.96+coef(f),"97.5 %"=sd*1.96+coef(f))
给出：
> coef(f)
(Intercept) dist
8.2839056 0.1655676
> confint(f)
2.5 % 97.5 %
(Intercept) 6.5258378 10.0419735
dist 0.1303926 0.2007426
> cbind("2.5 %"=-sd*1.96+coef(f),"97.5 %"=sd*1.96+coef(f))
2.5 % 97.5 %
(Intercept) 6.5701120 9.9976992
dist 0.1312784 0.1998568
要获得具有线性回归结果的矩阵：
> coef(summary(f))
要从矩阵中提取特定值：
> coef(summary(f))["rprice2","Std. Error"]
[1] 0.5139