result <- lm(目的変数カラム ~ 説明変数カラム,data = df.sample)
#下記のような出力を得られる
> summary(result) Call: lm(formula = session_num ~ search_num + compe_search_num + publish_period, data = df.kiji_select) Residuals: Min 1Q Median 3Q Max -12574 -1323 -772 -345 365681 Coefficients: Estimate Std. Error t value Pr(>|t|) (Intercept) 495.223086 26.609894 18.61 <2e-16 *** search_num -0.037315 0.003511 -10.63 <2e-16 *** compe_search_num 0.089878 0.004548 19.76 <2e-16 *** publish_period 2.527575 0.058255 43.39 <2e-16 *** --- Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1 Residual standard error: 4595 on 90724 degrees of freedom Multiple R-squared: 0.02604, Adjusted R-squared: 0.02601 F-statistic: 808.6 on 3 and 90724 DF, p-value: < 2.2e-16
#Estimateのみがほしいとき
> summary(result)$coefficients[,"Estimate"] summary.result..coefficients....Estimate.. (Intercept) 495.22308639 search_num -0.03731478 compe_search_num 0.08987823 publish_period 2.52757539
#Pr(>|t|)のみがほしいとき
> summary(result)$coefficients[,"Pr(>|t|)"] summary.result..coefficients....Pr...t.... (Intercept) 3.680971e-77 search_num 2.289391e-26 compe_search_num 9.528811e-87 publish_period 0.000000e+00
◇参考サイト:Rから回帰分析のいろいろな情報を取得する方法
http://am-yu.net/2013/12/03/r-linear-regression/
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