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Rの大きなデータセットでlm()を使用しています。 summary()を使用すると、これらの2つのパラメータの間の線形回帰について多くの詳細が得られます。要約相関係数を抽出する
私が混乱している部分は、相関係数として使用するために要約のCoefficients:セクションの正しいパラメータですか？
サンプルデータ
c1 <- c(1:10)
c2 <- c(10:19)
output <- summary(lm(c1 ~ c2))
概要
Call:
lm(formula = c1 ~ c2)
Residuals:
Min 1Q Median 3Q Max
-2.280e-15 -8.925e-16 -2.144e-16 4.221e-16 4.051e-15
Coefficients:
Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
(Intercept) -9.000e+00 2.902e-15 -3.101e+15 <2e-16 ***
c2 1.000e+00 1.963e-16 5.093e+15 <2e-16 ***
---
Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
Residual standard error: 1.783e-15 on 8 degrees of freedom
Multiple R-squared: 1, Adjusted R-squared: 1
F-statistic: 2.594e+31 on 1 and 8 DF, p-value: < 2.2e-16
これは私が使うべき相関係数ですか？
output$coefficients[2,1]
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お願いします。
これは相関係数ではなく、パラメータ推定値です。 – Miha
@Miha - 次に使用するパラメータは？質問[ここ]（https://stackoverflow.com/questions/6577058/extract-regression-coefficient-values）は、OPによって要求されたものに基づいて係数を抽出するための特定のパラメータを使用していました。 –
希望の出力は何ですか？あなたは従属価値の価値を予測しており、回帰係数を抽出したいと思いますか？（従属変数の単位増加あたりの平均応答の変化を見積もります）これが当てはまる場合は、コードで既にこのパラメータを抽出したよりもです。 – Miha