我正在R中的一个大型数据集中使用R。利用summary()可以得到关于这两个参数之间线性回归的详细信息。
我混淆的部分是,在总结的Coefficients:部分中,哪一个是正确的参数,作为相关系数?
样本数据
c1 <- c(1:10)
c2 <- c(10:19)
output <- summary(lm(c1 ~ c2))摘要
Call:
lm(formula = c1 ~ c2)
Residuals:
Min 1Q Median 3Q Max
-2.280e-15 -8.925e-16 -2.144e-16 4.221e-16 4.051e-15
Coefficients:
Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
(Intercept) -9.000e+00 2.902e-15 -3.101e+15 <2e-16 ***
c2 1.000e+00 1.963e-16 5.093e+15 <2e-16 ***
---
Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
Residual standard error: 1.783e-15 on 8 degrees of freedom
Multiple R-squared: 1, Adjusted R-squared: 1
F-statistic: 2.594e+31 on 1 and 8 DF, p-value: < 2.2e-16,这是我应该使用的相关系数吗?
output$coefficients[2,1]
1请建议,谢谢。
发布于 2017-08-04 21:50:33
系数估计数的全方差协方差矩阵是:
fm <- lm(c1 ~ c2)
vcov(fm)尤其是sqrt(diag(vcov(fm)))等于coef(summary(fm))[, 2]
相应的相关矩阵是:
cov2cor(vcov(fm))系数估计数之间的相关性是:
cov2cor(vcov(fm))[1, 2]https://stackoverflow.com/questions/45515595
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