r-如何显示lm输出的参考电平

Question

我想为线性回归输出lm((的最终输出添加一个引用级别。例如：

levels(iris$Species)
"setosa"     "versicolor" "virginica" 
summary(lm(Sepal.Length ~ Petal.Width + Species, iris))
Coefficients:
Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
(Intercept)        4.78044    0.08308  57.543  < 2e-16 ***
Petal.Width        0.91690    0.19386   4.730 5.25e-06 ***
Speciesversicolor -0.06025    0.23041  -0.262    0.794    
Speciesvirginica  -0.05009    0.35823  -0.140    0.889    

我想要这样的：

Coefficients:
Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
(Intercept)        4.78044    0.08308  57.543  < 2e-16 ***
Petal.Width        0.91690    0.19386   4.730 5.25e-06 ***
Speciessetosa      
Speciesversicolor -0.06025    0.23041  -0.262    0.794    
Speciesvirginica  -0.05009    0.35823  -0.140    0.889    

我已经找了很久了，但还没有线索。如有任何帮助，我们将不胜感激。

@编辑

进一步扩展的数据：

iris$Petal.Width <- as.factor(ifelse(iris$Petal.Width >1, "Big", "Small"))
levels(iris$Petal.Width)
"Big"   "Small"

Answer 1

这里有一个基本的工作流程，可以使用dplyr和broom将您的级别与系数表连接起来。现在它需要你知道哪些变量是因素。如果您愿意，可以将NA更改为""。它还按字母顺序组织输出，这并不总是将引用组放在第一位。如果你对的扩展有任何问题，请告诉我

library(broom)
library(dplyr)
iris <- datasets::iris
iris$Petal.Width <- factor(ifelse(iris$Petal.Width > 1, "Big", "Small"), levels = c("Small", "Big"))
reg_obj <- lm(Sepal.Length ~ Petal.Width + Species, iris)
factor_levels <- tibble(term = c(paste0("Species", levels(iris$Species)),
paste0("Petal.Width", levels(iris$Petal.Width))))
full_join(tidy(reg_obj), factor_levels, by = "term") %>%
arrange(term)
# A tibble: 6 x 5
term              estimate std.error statistic    p.value
<chr>                <dbl>     <dbl>     <dbl>      <dbl>
1 (Intercept)          5.01     0.0709     70.6   1.03e-114
2 Petal.WidthBig       0.607    0.204       2.97  3.51e-  3
3 Petal.WidthSmall    NA       NA          NA    NA        
4 Speciessetosa       NA       NA          NA    NA  
5 Speciesversicolor    0.408    0.202       2.02  4.55e-  2
6 Speciesvirginica     0.975    0.228       4.28  3.33e-  5

Answer 2

这会产生所需的输出：

res <- capture.output(summary(lm(Sepal.Length ~ Petal.Width + Species, data = iris)))
res[14:22] <- res[13:21]            
res[13] <- "Speciessetosa"
cat(res, sep = "n")