r - R 中回归模型的访问变量

Question

我正在使用线性模型，比方说

y<-rnorm(20)
x1<-rgamma(20,2,1)
x2<-rpois(20,3)

fit<-lm(y~x1*x2)
summary(fit)

我想知道，有没有办法通过 lm 访问回归变量？一种选择是简单地使用

适合$模型

你得到的是

             y        x1 x2
1   1.52366782 1.1741392  4
2  -0.23640711 0.8780224  2
3   0.90728028 3.2192029  3
4  -0.07964816 2.5476499  3
5  -0.50999322 1.8515032  2
6   0.08854942 0.2892199  1
7   0.19708785 1.1865428  3
8   0.09641827 0.5808471  1
9  -0.28815596 1.3589239  1
10 -0.45784790 3.7514056  2
11 -0.39785151 0.8648221  0
12 -0.17503763 0.8153766  3
13  1.44095562 0.1933351  1
14 -0.86787846 2.7348324  5
15  0.30369142 0.7547339  7
16 -0.76884945 2.1558952  1
17 -0.81620973 1.2373447  3
18 -0.40978079 1.2046777  2
19 -0.23160424 1.8455335  2
20  2.90504457 0.9968425  2

然后响应与协变量一起显示。问题是交互 x1:x2 不存在，它通常是模型构建的重要部分。

问题出现在变量选择的上下文中，当逐步过程将一个巨大的数据集减少为几个变量及其交互时。我想在不引用数据集的情况下为此模型构建协变量矩阵。

提前谢谢你。

Answer 1

感谢罗兰

您可以通过访问摘要属性来获取模型字符串(查看str(s))

s <- summary(fit)
mymod <- paste(attr(s$terms, "term.labels"), collapse=" + ")
mymod
[1] "x1 + x2 + x1:x2"

但是，您可以通过将模型拟合传递给 model.matrix

来获取数据

model.matrix(fit)

如果您有 factor 变量，将会有一些额外的工作。