我正在为不同公司的大量数据建模,对于每家公司,我需要快速识别那些最重要的模型参数。我希望看到的是拟合模型的 xtable()
输出,该模型按 p 值的升序对所有系数进行排序(即,首先是最重要的参数)。
x <- data.frame(a=rnorm(100), b=runif(100), c=rnorm(100), e=rnorm(100))
fit <- glm(a ~ ., data=x)
xtable(fit)
我猜测我可以通过扰乱fit
对象的结构来完成类似的事情。但我对结构还不够熟悉,无法自信地改变任何东西。
建议?
最佳答案
不一定是最优雅的解决方案,但应该可以完成工作:
data(birthwt, package="MASS")
glm.res <- glm(low ~ ., data=birthwt[,-10])
idx <- order(coef(summary(glm.res))[,4]) # sort out the p-values
out <- coef(summary(glm.res))[idx,] # reorder coef, SE, etc. by increasing p
library(xtable)
xtable(out)
关于r - 按 glm 模型摘要中的 p 值对 xtable() 输出进行排序,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/9167452/