Простой вопрос.Я хотел бы сразу получить количество наблюдений, использованных моделью lm, когда я подгруппирую данные.Но просто для того, чтобы привести воспроизводимый пример:
library(data.table)
df <- fread(
"ID DEP C fac H I clvl iso year matchcode
1 1 1 NA 9 1 1 NLD 2009 NLD2009
2 1 1 NA 8 1 1 NLD 2009 NLD2009
3 7 0 NA 3 0 2 NLD 2014 NLD2014
4 8 0 NA 4 0 2 NLD 2014 NLD2014
5 1 0 B 6 0 2 AUS 2011 AUS2011
6 2 0 B 7 0 2 AUS 2011 AUS2011
7 4 1 B 8 1 2 AUS 2007 AUS2007
8 5 1 B 7 7 2 AUS 2007 AUS2007
9 6 0 NA 5 1 1 USA 2007 USA2007
10 1 0 NA 5 1 1 USA 2007 USA2007
11 0 1 NA 0 0 2 USA 2011 USA2010
12 2 1 NA 1 0 2 USA 2011 USA2010
13 2 0 NA 6 NA 3 USA 2013 USA2013
14 9 0 NA 4 0 3 USA 2013 USA2013
15 8 1 A 5 1 2 BLG 2007 BLG2007
16 2 0 A 6 0 4 BEL 2009 BEL2009
17 NA 0 A 1 0 4 BEL 2009 BEL2009
18 9 1 A 0 1 4 BEL 2012 BEL2012",
header = TRUE
)
ols <- lm(DEP ~ H + I + iso, data=df, subset=(ID != 15))
summary(ols)
Есть ли способ заставить lm сообщать количество использованных наблюдений (а не пропущенных)?Я серьезно не могу найти это нигде.Это важно, потому что я не знаю количество наблюдений каждого подмножества наизусть.
Call:
lm(formula = DEP ~ H + I + iso, data = df, subset = (ID != 15))
Residuals:
Min 1Q Median 3Q Max
-4.930 -1.907 -0.167 1.855 6.065
Coefficients:
Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
(Intercept) 5.658 3.589 1.58 0.15
H -0.499 0.436 -1.14 0.28
I 0.417 0.594 0.70 0.50
isoBEL 1.130 3.592 0.31 0.76
isoNLD 1.376 2.685 0.51 0.62
isoUSA -0.728 3.030 -0.24 0.82
Residual standard error: 3.6 on 9 degrees of freedom
(2 observations deleted due to missingness)
Multiple R-squared: 0.206, Adjusted R-squared: -0.235
F-statistic: 0.468 on 5 and 9 DF, p-value: 0.791
Если нет, то какой будет самый простой способ вывести его из вывода lm?