Пакет с метлой выполняет разумную работу по уборке полиномиального вывода.
library(broom)
library(nnet)
fit.gear <- multinom(gear ~ mpg + factor(am), data = mtcars)
summary(fit.gear)
Call:
multinom(formula = gear ~ mpg + factor(am), data = mtcars)
Coefficients:
(Intercept) mpg factor(am)1
4 -11.15154 0.5249369 11.90045
5 -18.39374 0.3662580 22.44211
Std. Errors:
(Intercept) mpg factor(am)1
4 5.317047 0.2680456 66.895845
5 67.931319 0.2924021 2.169944
Residual Deviance: 28.03075
AIC: 40.03075
tidy(fit.gear)
# A tibble: 6 x 6
y.level term estimate std.error statistic p.value
<chr> <chr> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
1 4 (Intercept) 1.44e-5 5.32 -2.10 3.60e- 2
2 4 mpg 1.69e+0 0.268 1.96 5.02e- 2
3 4 factor(am)1 1.47e+5 66.9 0.178 8.59e- 1
4 5 (Intercept) 1.03e-8 67.9 -0.271 7.87e- 1
5 5 mpg 1.44e+0 0.292 1.25 2.10e- 1
6 5 factor(am)1 5.58e+9 2.17 10.3 4.54e-25
Затем используйте пакет openxlsx, чтобы отправить его в Excel.
library(openxlsx)
write.xlsx(file="E:/.../fitgear.xlsx", tidy(fit.gear))
(Обратите внимание, что функция tidy
по умолчанию возводит в коэффициент коэффициенты, хотя на странице справки неправильно указано, что по умолчанию установлено значение FALSE). Так что это относительный риск крысы ios, поэтому они не соответствуют выводу summary
. И если вы хотите доверительные интервалы, вы должны попросить их.)