线性回归方程R

Question

当我们在R中运行线性回归时，R在哪个变量下保存实际的回归方程式，我的意思是R实际上以以下形式保存该方程式：

y = B0 + B1x1 + B2x2 + B3x3等

我问是因为我想稍后再调用该方程式，还是我需要创建一个新变量并使它等于上述方程式，并同时包含我的beta值，例如（在R中）

z = 0.1 + 0.2x1 + 0.3x2 + 0.4x3等

我知道可以使用预测功能，但是我不确定这是否正是我要寻找的功能

Answer 1

如果要获取系数，可以在lm上使用summary（）。

仅查看模型项及其估计值，SE等等。

my_lm <- lm(Sepal.Length~Sepal.Width+Petal.Width+Petal.Length,iris)
coeffients <- summary(my_lm)$coefficients
coeffients
               Estimate Std. Error   t value     Pr(>|t|)
(Intercept)   1.8559975 0.25077711  7.400984 9.853855e-12
Sepal.Width   0.6508372 0.06664739  9.765380 1.199846e-17
Petal.Width  -0.5564827 0.12754795 -4.362929 2.412876e-05
Petal.Length  0.7091320 0.05671929 12.502483 7.656980e-25

然后，您可以随意使用。 最后，Formula（）将返回您在lm（）中所需的内容

formula(my_lm)
Sepal.Length ~ Sepal.Width + Petal.Width + Petal.Length

如果您不想使用predict（），则可以使用此对象。

my_coef<-(coeffients[,1])
my_coef
 (Intercept)  Sepal.Width  Petal.Width Petal.Length 
   1.8559975    0.6508372   -0.5564827    0.7091320