提取 R 中不同 1 因子逻辑回归模型的系数和 p_values

Question

我有 7 个使用 GLM 拟合的单因子逻辑回归模型（存储在模型 1 到模型 7 中）。对于每个模型，我想提取它们的系数并存储在“coeffs”向量中，以及要存储在“p-values”向量中的 p 值。我尝试在 R 中使用循环，但出现以下错误 - Error: $ operator is invalid for atomic vectors。我怎样才能循环它以获得每个模型的系数和 p 值的向量？这是我的代码-


coeffs<-c()
p_values<-c()

for (x in c(model1,model2,model3,model4,model5,model6,model7)) {
  coeffs <- summary(x)$coefficients[2,1]
  p_values <- summary(x)$coefficients[2,4]
  
  
}

Answer 1

将模型放入列表中并使用 sapply/lapply 提取值。

model_list <- list(model1,model2,model3,model4,model5,model6,model7)

t(sapply(model_list, function(x) {
  tmp <- summary(x)
  c(coeffs = tmp$coefficients[2,1], p_values = tmp$coefficients[2,4])
}))

提取 R 中不同 1 因子逻辑回归模型的系数和 p_values

Extracting coefficients and p_values for different 1-factor logistic regression models in R

loops

r

vector

glm

logistic-regression