为什么“digits”参数不会影响 print(summary(fit)) 的输出？

Question

我从here 找到了解决方案。如果我运行 mtcars 示例，数字将按预期显示。
但是当我使用Avertising dataset 和以下脚本时，digits 参数没有任何作用：

path <- "path_to_adverising_csv/"
file <- "Advertising.csv"
filename <- paste0(path, file)
advertising <- read.csv(filename, header = TRUE)
names(advertising)

advertising_fit <- lm(sales~TV+radio+newspaper, data = advertising)
print(summary(advertising_fit), digits = 2)

输出：

Call:
lm(formula = sales ~ TV + radio + newspaper, data = advertising)

Residuals:
   Min     1Q Median     3Q    Max 
-8.828 -0.891  0.242  1.189  2.829 

Coefficients:
            Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
(Intercept)  2.93889    0.31191    9.42   <2e-16 ***
TV           0.04576    0.00139   32.81   <2e-16 ***
radio        0.18853    0.00861   21.89   <2e-16 ***
newspaper   -0.00104    0.00587   -0.18     0.86    
---
Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

Residual standard error: 1.69 on 196 degrees of freedom
Multiple R-squared:  0.897, Adjusted R-squared:  0.896 
F-statistic:  570 on 3 and 196 DF,  p-value: <2e-16

我错过了一些明显的东西吗？

Answer 1

在底层，这是调用printCoefMat 来打印系数矩阵很好。 digits 被传递给帮助状态的这个函数

digits 用于大多数数字的最小有效位数。

注意“大多数数字”。

查看源代码，这最终将在一个向量上调用format，该向量包含系数的舍入值绝对值及其标准误差，并传递相同的digits 参数值。

来自format的帮助

数字

数字和复数 x 将使用多少位有效数字。默认值 NULL 使用 getOption("digits")。这是一个建议：将使用足够的小数位，以便最小（数量级）的数字具有这么多有效数字，并满足 nsmall。 （复数的解释见signif。）见signif。）

因此，因为您有足够的小数点来表示最小的系数及其标准误差，从而有足够的有效数字。

在这种情况下，它是newspaper 的系数。