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我有一个大的数据集,我正在进行许多回归分析。我正在使用r的lmodel2
包减少主轴回归。我需要做的是从RMA模型中提取回归系数(r平方,p值,斜率和截距)。我能做到这一点很容易足以与使用OLS回归:使用lmodel2包获得减少主轴回归模型的回归系数
RSQ<-summary(model)$r.squared
PVAL<-summary(model)$coefficients[2,4]
INT<-summary(model)$coefficients[1,1]
SLOPE<-summary(model)$coefficients[2,1]
,然后导出到.csv
export<-data.frame(RSQ,PVAL,INT,SLOPE)
write.csv(export, file="FILE_NAME.csv",row.names=F)
这些命令似乎并不为lmodel2
回归工作。有人知道该怎么做吗?
下面是数据的一个小样本:
x y
0.440895993 227.7
0.294277869 296.85
0.171754892 298.05
0 427.65
0.210884179 215.55
0.053238011 293.7
0.105395366 127.9
0.463933834 229.5
0 165.45
0.482128605 192.15
0.247341039 266.9
0 349.35
0.198833301 185.05
0.170786027 203.85
0.269818315 207.05
0.129543682 222.75
0.441665334 251.35
0 262.8
0.517974685 107.05
0.446336968 191.6
而且我使用
library(lmodel2)
data<-sample_data
mod_2<-lmodel2(y~x,data=data,"interval","interval",99)
mod_2
感谢您的快速和启发回复。尽管'mod_2 $ x [c(2,4)]'给了我 '[1] 0.2942779 0.0000000',我仍然有点困惑。 RMA斜率和截距值分别为-260.5577和296.6245。我错过了什么? –
不客气。我只是扩大了我的答案,现在可以为你工作吗? – jaySf