如何从 lsmobj 中提取预测的边际均值

Question

lsmeans 包可以很容易地获得预测的边际均值，只要您手动进行即可。我想在一个只使用预测方法的函数中自动执行此操作。

这是小插图中的一个例子：

library("lsmeans")
data(oranges)
oranges.lm1 <- lm(sales1 ~ price1 + price2 + day + store, data = oranges)
lsmeans(oranges.lm1, "day")
# day    lsmean       SE df  lower.CL  upper.CL
# 1    5.564415 1.768083 23  1.906856  9.221974
# 2    6.494807 1.728959 23  2.918183 10.071430
# 3   13.664571 1.751505 23 10.041308 17.287835
# 4    8.742289 1.733920 23  5.155403 12.329175
# 5   15.441803 1.785809 23 11.747576 19.136029
# 6   11.394782 1.766726 23  7.740031 15.049533

我想要的是这样的：

lsmeans(oranges.lm1, "day")[,2]
# 5.564415 6.494807 13.664571 8.742289 15.441803 11.394782

但这不起作用（它打印与上面相同的输出）。我不知道这是不是因为结果（一个 lsmobj 对象）是一个 S4 对象。如何仅提取 lsmean 列作为向量？

Answer 1

正如@rvl 所指出的，正确的方法是使用 predict

predict(lsmeans(oranges.lm1, "day"))

效率较低的替代方案是 summary，它将依次调用 lsmeans:::summary.ref.grid

summary(lsmeans(oranges.lm1, "day"))[,2]
# [1]  5.564415  6.494807 13.664571  8.742289 15.441803 11.394782

如何从 lsmobj 中提取预测的边际均值

How to extract predicted marginal means from an lsmobj

r

s4