在线性模型结果中保留因子标签
Retain factor labels in linear model results
如何在线性模型中保留标签?如何在下面的系数 table 中将斜率标记为 Bar
或 xBar
?
dat <- data.frame(
y = c(1:3, 10:12),
x = gl(2, 3, labels = c('Foo', 'Bar'))
)
coef(summary(mod <- lm(y ~ x, dat)))
# Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
# (Intercept) 6.5 0.4082483 15.92168 0.0000909619
# x1 -4.5 0.4082483 -11.02270 0.0003850677
实际用例比较复杂,几十个线性模型,几十个变量。我确实意识到我可以编写自己的函数来检索标签并拟合模型,但我想知道我是否遗漏了一些更简单的东西。
它已经对我有用了:
dat <- data.frame(
y = c(1:3, 10:12),
x = gl(2, 3, labels = c('Foo', 'Bar'))
)
coef(summary(mod <- lm(y ~ x, dat)))
# Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
# (Intercept) 2 0.5773503 3.464102 0.0257214207
# xBar 9 0.8164966 11.022704 0.0003850677
如何在线性模型中保留标签?如何在下面的系数 table 中将斜率标记为 Bar
或 xBar
?
dat <- data.frame(
y = c(1:3, 10:12),
x = gl(2, 3, labels = c('Foo', 'Bar'))
)
coef(summary(mod <- lm(y ~ x, dat)))
# Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
# (Intercept) 6.5 0.4082483 15.92168 0.0000909619
# x1 -4.5 0.4082483 -11.02270 0.0003850677
实际用例比较复杂,几十个线性模型,几十个变量。我确实意识到我可以编写自己的函数来检索标签并拟合模型,但我想知道我是否遗漏了一些更简单的东西。
它已经对我有用了:
dat <- data.frame(
y = c(1:3, 10:12),
x = gl(2, 3, labels = c('Foo', 'Bar'))
)
coef(summary(mod <- lm(y ~ x, dat)))
# Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
# (Intercept) 2 0.5773503 3.464102 0.0257214207
# xBar 9 0.8164966 11.022704 0.0003850677