通过`lm()`返回的“mlm”对象获取残差标准误差。

Question

我曾在R中使用lm()来拟合多元回归模型，适用于多个（约1百万个）响应变量。例如：

allModels <- lm(t(responseVariablesMatrix ~ modelMatrix)

这将返回一个名为"mlm"的类对象，它类似于包含所有模型的巨大对象。我想要获取每个模型的残差平方和，可以使用以下方法:

summaries <- summary(allModels)
rss1s <- sapply(summaries, function(a) return(a$sigma))

我的问题是，我认为“summary”功能计算了大量其他内容，因此速度很慢。我想知道是否有更快的方法只提取模型的残差平方和？

谢谢！

- user2141118

Answer 1

在lm对象的输出中有一个残差组件residuals，所以你可以通过sum(output$residuals^2)来得到残差平方和。

编辑：实际上您正在从总结中删除sigma，它是 sqrt(sum(output$residuals^2)/output$df.residuals)

对于所有模型，请使用

sapply(allModels, function(a) sqrt(sum(a$residuals^2)/a$df.residuals)))

- Jouni Helske

Answer 2

很少有人知道通用函数 deviance 可以计算“lm”和“mlm”模型的残差平方和。 假设 fit 是您拟合的模型，您可以这样做：

sqrt(deviance(fit) / fit$df.residual)

这里有两个优点：

1. 通用函数完全是“向量化”的（使用colSums），而不是基于循环的（像通过sapply的解决方案）；
2. 通用函数知道如何处理加权回归情况。

- Zheyuan Li