总结中的 p 值与 R lm() 中的方差分析之间的差异答案

【问题标题】：Differences between p-values in summary and from the anova in R lm()总结中的 p 值与 R lm() 中的方差分析之间的差异
【发布时间】：2013-01-17 21:55:23
【问题描述】：

我看到方差分析的 p 值存在差异，具体取决于我访问它的方式。

有没有办法获得与摘要返回的值相同的值？

一个易于表示的案例在摘要和方差分析中返回

x <- lm(formula = eruptions ~ waiting, data = faithful)
summary(x)
anova(x)
anova(x)$"Pr(>F)"[1]

在另一个更难以表示的情况下（有更多数据），我得到 p 值：摘要中为

有什么办法可以得到summary和anova中返回的实际值？

非常感谢您的帮助 -

【问题讨论】：

嗯，我看不出有什么区别，除了一个结果是准确的，另一个是近似值？ 8.129959e-100
如果我不清楚，我很抱歉。我不是问他们是否不同。我在问如何获得摘要中显示的值。

标签： r lm

【解决方案1】：

您必须深入了解stats:::print.summary.lm。该值不存储在 summary.lm 对象中，它是根据对象的 fstatistic 组件动态计算的。

s <- summary(x)$fstatistic
(p <- pf(s["value"], s["numdf"], s["dendf"], lower.tail = FALSE))
##         value 
## 8.129959e-100

...它与anova()产生的值相同...

...正如@Dason 在下面指出的那样，您可以使用format.pval() 回到summary() 的显示格式：

format.pval(p)
## [1] "< 2.22e-16"

除了自己破解print.summary.lm之外，我看不到任何方法来覆盖其中的format.pval()调用以打印出摘要中的完整p值。

【讨论】：

stats:::print.summary.lm 是我正在寻找的。非常感谢您花时间发帖。
另请注意，如果您想打印值，您可以使用format.pval 获取“
太棒了！奇怪的是为什么 p 值不像其他输出那样存储在摘要中。这很容易从：summary(x)[[12]].
一致性不是 R 的最大优点之一 :-) 各种类的 summary 函数是由不同的人在不同的时间编写的......（换句话说，我没有充分的理由知道的不一致。）您可以向bugs.r-project.org 发布愿望清单请求，或在r-devel@r-project.org 上提出可能性（请参阅stackoverflow.com/questions/4054585/…）