答案很简单：

summary(fm2Orth.lm)$tTable

会给你完整的表格（不仅仅是系数）。

一般来说，使用：

names(fm2Orth.lm)

和

names(summary(fm2Orth.lm))

查看这些列表中包含哪些对象。然后你可以探索这些对象，你会经常找到你需要的东西。

编辑：由于这是在评论中提出的，并且可能对某些人有用：从这些列表中的对象中提取随机效应的方差可能很棘手。有关提取这些内容的方法，请参见此处：https ://stackoverflow.com/questions/9043565/extracting-random-effects-from-nlme-summary/9043924#9043924

lme毫不奇怪，输出的类是lme. 你可以通过运行找到它class(fm2orth.lm)。

因此，当您调用summary它时，真正调用的是summary.lme. 这个函数不是从 nlme 包中导出的（当你summary.lme在提示符下键入时你会发现这个：你会收到一条消息说找不到对象），但你仍然可以像这样找到它的源：getAnywhere("summary.lme").

您将看到摘要中的一些对象是建立起来的以及它们的名称（例如object$tTable <- ...）。您还将看到结果summary.lme是一个类对象summary.lme（同样，这并不奇怪）。

最后，您可以检查print.summary.lme, 因为printR 会自动调用它来显示最后一条语句的返回值，但就像 一样summary，它被分派到特定于类的版本。请注意，此功能不会从包中导出，因此您必须使用getAnywhere.

最后，在此函数的源代码中，您将看到一个调用，该调用cat("Fixed effects: ")显然标志着开始打印您感兴趣的信息。在那里您可以看到真正打印的 ( cat(deparse)) 基于摘要的成员call$fixed，但可能取决于原始模型的构建方式。

这应该为您提供足够的信息以了解如何获得它。

编辑：我刚刚注意到从返回的对象summary.lme实际上是原始拟合（所以lme它本身的返回值，添加了一些额外的列表项。因此，call使用的这个成员print.summary.lme已经是原始拟合的一部分（因为它不是由summary.lme) 添加的。结果：您可能并不真的需要摘要来获得固定效果。