Calcular la estadística F / p-valor de subconjunto de coeficientes en R

Question

Me pregunto si hay una manera fácil de calcular un estadístico F / p-valor para un subconjunto de los coeficientes del modelo. Particularmente en R? No estoy seguro de qué prueba sería necesaria para el cálculo de este. Por ejemplo,

summary(lm(a~w+x+y+z))

me va a dar el estadístico F y el valor de p para el modelo completo, pero es posible extraer el estadístico F y p-valor solo en términos de y y z?

Una manera más rápida de doign algo como esto:

matrixOfResponses <- cbind(c(1,2,3,4,5), c(4,3,2,4,5), c(5,3,2,23,4), c(1,2,4,3,1,))
pValsOut <- numeric()
for(i in 1:ncol(matrixOfResponses))
{
pValsOut[i] <- anova(lm(matrixOfResponses[,i]~mMat), lm(matrixOfResponses[,i]~mMatReduced))$'Pr(>F)'[2]
}

Así que, básicamente, algo como lo anterior, se vuelve muy lento cuando "matrixOfRespones" contiene un gran número de variables, por ejemplo, un gran número de niveles de expresión génica.

Answer 1

Sospecho que lo que te interesa es la prueba de ambos $y$ $z$ simultáneamente. (NB, si no, @jebyrnes respuesta de direcciones de tu pregunta.) Para ello, ajuste de los dos modelos y evaluar con un modelo anidado de prueba (a menudo llamado "$F$ prueba del cambio", o "$R^2$ prueba del cambio"):

fullMod    = lm(a~w+x+y+z)
reducedMod = lm(a~w+x)
anova(fullMod, reducedMod)

Para más comprensión conceptual, mi respuesta aquí las Pruebas de moderación con el continuo vs categórica moderadores habla acerca de la $F$ prueba del cambio (aunque en un contexto diferente).

Answer 2

Ese resumen es de por sí un objeto. Por lo tanto,

tab <- summary(lm(a~w+x+y+z))
tab$coefficients

Te dará la tabla de coeficiente. Es simplemente una matriz. Entonces puede extraer las entradas correspondientes a partir de ahí. ANOVA y Anova serían similar.