Extraire une pvalue d'un lm

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Bonsoir à tous,

Je cherchais à extraire une p.value d'un summary d'une régression linéaire. Je n'y suis pas arrivée et j'ai donc cherché sur le net et je suis tombée sur cette réponse de Manoir en 2009 sur votre site bien-aimé :
Code:

1 2 3 Regression=lm(Tableau3$Temps~Tableau3[,colonne_calcium3], data=Tableau3) summary(Regression)
Réponse de la machine :
Code:

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 Call: lm(formula = Tableau3$Temps ~ Tableau3[, colonne_calcium3], data = Tableau3) Residuals: Min 1Q Median 3Q Max -22.754 -12.063 -2.205 11.370 23.462 Coefficients: Estimate Std. Error t value Pr(>|t|) (Intercept) 1.023e+02 6.834e+01 1.497 0.144 Tableau3[, colonne_calcium3] 5.000e-05 9.221e-05 0.542 0.591 Residual standard error: 14.43 on 33 degrees of freedom Multiple R-squared: 0.008832, Adjusted R-squared: -0.0212 F-statistic: 0.294 on 1 and 33 DF, p-value: 0.5913
OK selon les conseils de Manoir, j'ai effectué la commande :

Code:

summary(Regression)[[4]][,4]

Réponse de la machine :
Code:

1 2 (Intercept) Tableau3[, colonne_calcium3] 0.1438024 0.5912872
Donc oh miracle ça marche, j'arrive à extraire les p.value de mon lm.
Mais pour mourir moins bête, je voudrais comprendre parce que là, les doubles crochets autour du 4 me laissent perplexe/dubitative.
Je ne comprends pas le détail de la commande "summary(Regression)[[4]][,4]", et plus précisément que précisent les [[4]][,4] ?
Parle-t-il de lignes ? de colonnes ? qu'est-ce que c'est que ces doubles crochets ??
Merci d'avance pour les éclaircissements !
Bonne soirée !

Hello,

Code:

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> data(cars)
> mod <- lm(dist~speed,cars)
> smod <- summary(mod) 
 
## Dans ce code, 'smod' est un object de classe 'summary.lm' mais aussi de mode 'list' 
> mode(smod)
[1] "list"
> class(smod)
[1] "summary.lm"
 
## il est toujours possible d'obtenir les champs de la list:
> names(smod)
 [1] "call"          "terms"         "residuals"     "coefficients" 
 [5] "aliased"       "sigma"         "df"            "r.squared"    
 [9] "adj.r.squared" "fstatistic"    "cov.unscaled"
 
## Vous pouvez récupérer les différentes valeurs du summary via les champs de la liste 'smod', par exemple:
> smod$coefficients
              Estimate Std. Error   t value     Pr(>|t|)
(Intercept) -17.579095  6.7584402 -2.601058 1.231882e-02
speed         3.932409  0.4155128  9.463990 1.489836e-12

Donc dans le code "summary(Regression)[[4]]", il prend la 4ième valeur de la liste (qui est le terme "coefficients") -- et "summary(Regression)[[4]][,4]" signifie qu'il prend la 4ième colonne des coefficients (donc c'est les p-valeurs des coefficients)

A++

02/12/2012, 00h55
charlottes

Merci beaucoup Hoccha.

Alors là je suis perdue. Plusieurs questions :

Qu'est-ce que veut dire "object de classe 'summary.lm' "?
Pour moi, un objet a des dimensions et est soit un dataframe ou un vecteur ou... mais que veut dire un objet de classe 'summary.lm' ? summary.lm est une classe ? je ne comprends pas ...:cry:

De même, que veut dire "de mode 'list' " ? Est-ce que ça veut dire que l'objet est une liste donc un vecteur (1, n) ?

De plus (eh oui ça fait beaucoup de questions), je ne vois la p.value dans "names(smod)" ? il faut la chercher dans quel champ ?

et enfin si on met comme tu me le dis "smod$coefficients", comment lui demander de nous sortir uniquement les Pr(>|t|) ?
J'ai essayé plein de trucs genre:
smod$coefficients$Pr(>|t|) ... mais ça ne marche pas.

Pfiou ça en fait des questions à cette heure tardive.
Si tu as le courage d'y répondre, merci d'avance

Bonjour,

Quelques réponses en vrac :
"summary.lm" est bien une classe : dans l'exemple donné par hoccha, l'objet "smod" correspond au "summary" (résumé des principaux éléments) d'un objet (l'objet "mod") de type "lm" (modèle linéaire)
"smod" est une liste : ce n'est pas la même chose qu'un vecteur. En reprenant l'exemple de hoccha :
Code:

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 names(smod) [1] "call" "terms" "residuals" "coefficients" [5] "aliased" "sigma" "df" "r.squared" [9] "adj.r.squared" "fstatistic" "cov.unscaled" smod$coefficients Estimate Std. Error t value Pr(>|t|) (Intercept) -17.579095 6.7584402 -2.601058 1.231882e-02 speed 3.932409 0.4155128 9.463990 1.489836e-12 smod[[4]] Estimate Std. Error t value Pr(>|t|) (Intercept) -17.579095 6.7584402 -2.601058 1.231882e-02 speed 3.932409 0.4155128 9.463990 1.489836e-12
Les coefficients du modèle linéaire sont stockés dans le 4ème élément de la liste "smod", auquel tu peux accéder soit par son nom : "coefficients", soit par son numéro "smod[[4]]".
Je te conseille d'aller jeter un oeil du côté des docs R pour revoir un peu les différents types d'éléments dans R (http://r.developpez.com/)
pour accéder à la p-value uniquement (en reprenant l'exemple de hoccha) : smod$coefficients[,4]
Bonne continuation :)

Cordialement,

A.D.

05/12/2012, 00h32
charlottes

Merci à tous les deux,

J'ai mis deux jours à intégrer et à digérer (pas entièrement d'ailleurs) !!
En effet, par cet exemple je me rends compte que j'ai des lacunes dans des concepts de R.
Je ne comprends pas la différence entre un mode et une classe !
Est-ce que vous pourriez éclairer ma lanterne ou me dire où je peux avoir de la doc simple sur ce topic?
Merci beaucoup !!
A bientôt

Cha.
06/12/2012, 01h53
hoccha

Bonjour,

Les notions de mode et class sont déjà des notions avancées et il est difficile de faire un cours de R dans un forum :?
Remarque: il n'est pas nécessaire de comprendre ces notions pour déjà bien utiliser R! :)
Brièvement on peut dire -- sans trop se tromper -- que la notion de mode définit comment la variable est physiquement sauvée dans la mémoire. Et les class sont utilisées dans R pour le polymorphisme (par exemple, le comportement des fonctions print et plot dépendent de la class) et l'héritage (une même variable peut avoir plusieurs class et l'ordre des class permet de simuler la notion d'héritage).
Mais encore une fois,... si vous ne comprenez pas... c'est pas grave... ;) R s'occupe de tout pour vous 8-) , c'est normalement transparent pour l'utilisateur lambda.

Bonne continuation!
06/12/2012, 18h43
charlottes

Salut à tous,

Merci beaucoup pour cette réponse.
Vous êtes géniaux !!
A bientôt!

Cha.