按 glm 模型摘要中的 p 值对 xtable() 输出进行排序

发布于 2025-01-03 04:55:00 字数 355 浏览 2 评论 0原文

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？

原文

I'm modelling a lot of data for different companies, and for each company I need to identify quickly those model parameters that are most significant. What I would like to see is xtable() output for a fitted model that sorts all coefficients in increasing order of p-value (ie, most significant parameters first).

x <- data.frame(a=rnorm(100), b=runif(100), c=rnorm(100), e=rnorm(100))
fit <- glm(a ~ ., data=x)
xtable(fit)

I'm guessing that I may be able to accomplish something like this by messing with the structure of the fit object. But I'm not familiar with the structure enough to be able to confidently change anything.

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如歌彻婉言 2025-01-10 04:55:00

不一定是最优雅的解决方案，但这应该可以完成工作：

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)

在此处输入图像描述

Not necessarily the most elegant solution, but that should do the job:

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)

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