получить значение ошибки из функции линейной регрессии lm

Question

У меня есть проблема линейной регрессии, которую я решил, используя:

m=lm(value ~ mean, data=d)

, и из этого значения я могу получить R2 и уравнение регрессии.

, но я хочу получить стандартошибка (ошибка подгонки).Мне удалось увидеть значение, но я не знаю, как его получить, чтобы сохранить его внутри фрейма данных.

Я получаю значение, используя summary(m), и результат выглядит примерно так:

Call:
lm(formula = value ~ mean, data = d)

Residuals:
    Min      1Q  Median      3Q     Max 
-25.000 -15.909  -2.124  14.596  44.697 

Coefficients:
              Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
(Intercept)  2.500e+01  1.064e+00   23.49   <2e-16 ***
mean        -1.759e-06  1.536e+00    0.00        1    
---
Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1 

Residual standard error: 16.85 on 1298 degrees of freedom
Multiple R-squared: 1.01e-15,   Adjusted R-squared: -0.0007704 
F-statistic: 1.311e-12 on 1 and 1298 DF,  p-value: 1 

поэтому вопрос: как я могу получить доступ к этим значениям ??

спасибо

Answer 1

Функция summary просто возвращает список R.

##Generate some dummy data
x = runif(10);y = runif(10)
m = summary(lm(y ~ x))

Мы можем использовать обычный синтаксис списка, чтобы извлечь то, что мы хотим.Например,

m[[4]]

Возвращает фрейм данных с подгонкой модели

R> m[[4]]
            Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
(Intercept)  0.44265     0.2443  1.8123   0.1075
x            0.07066     0.4460  0.1584   0.8781

, а m[[6]] возвращает Residual standard error

R> m[[6]]
[1] 0.2928

Есть несколькоудобные функции вокруг, такие как coefficients(m)

Answer 2

Доступ к остаткам с помощью resid(m).

РЕДАКТИРОВАТЬ: Из комментариев кажется, что вы хотите sum(resid(m) ^ 2).

Answer 3

Извлечь остаточное стандартное отклонение «Сигма»

sigma(m)