Расширение ответа @Vincent answer :
Для lm()
сгенерированных моделей:
summary(fit)$coefficients[,4] ##P-values
summary(fit)$r.squared ##R squared values
Для gls()
сгенерированных моделей:
summary(fit)$tTable[,4] ##P-values
##R-squared values are not generated b/c gls uses max-likelihood not Sums of Squares
Чтобы изолировать индивидуальное p-значение, вы должны добавить номер строки в код:
Например, чтобы получить доступ к p-значению перехвата в обеих моделях summary:
summary(fit)$coefficients[1,4]
summary(fit)$tTable[1,4]
summary(fit)$coefficients[1,"Pr(>|t|)"] ##lm
summary(fit)$tTable[1,"p-value"] ##gls
Если вы «все еще не уверены в том, как получить доступ к форме значения, в итоговой таблице используйте str()
, чтобы выяснить структуру сводной таблицы:
str(summary(fit))