R 函数获得 R 平方和回归的 p 值

如何解决R 函数获得 R 平方和回归的 p 值

首先，我先说我不知道如何使用 R，但我需要对下面的两个变量进行简化的长轴回归，而 lmodel2 函数可以做到这一点。我学习了下面的代码来获得回归方程的截距和斜率。但是，我没有得到回归的 R 平方或 p 值。我该怎么做？到目前为止，我使用的代码如下。

Tensor_force=c(1.72,1.48,1.37,0.81,0.75,0.96,0.78,0.54,0.67,0.66,0.4)
Stapedius_force=c(0.8,0.58,1.07,0.82,0.77,0.98,0.99,0.92,1.06,1.19,1.32,1.18)

library(lmodel2)

lmodel2(Stapedius_force ~ Tensor_force,"relative",0)

解决方法

library(lmodel2)
mod1 <- lmodel2(Stapedius_force ~ Tensor_force,"relative",0)
#> No permutation test will be performed

lmodel2 函数创建的 lmodel2() 对象基本上是一个列表，以一种方式打印，以便用户可以更好地阅读结果。您可以通过设置该列表的子集来访问各个值。如果你写 mod1$ 并查看自动完成选项，您将看到可用的值名称。 rsquare 和 P.param 是您要查找的名称：

mod1$rsquare
#> [1] 0.2905577
mod1$P.param # 2 tailed
#> [1] 0.0573178
mod1$P.param/2 # 1 tailed
#> [1] 0.0286589

如果您正在使用同一模型的多个不同迭代 broom 包及其 glance() 函数非常有用，因为它将模型质量测量值提取为 data.frame/tibble，这样您就可以轻松对这些值进行进一步分析。请参阅 https://broom.tidymodels.org/ 了解详情。

library(broom)
glance(mod1)
#> # A tibble: 1 x 5
#>   r.squared theta p.value      H  nobs
#>       <dbl> <dbl>   <dbl>  <dbl> <int>
#> 1     0.291  28.2  0.0573 0.0986    13