<div dir="ltr">Elias,<div>as vezes algumas estruturas são realmente menos intuitivas do que outras. Essa por exemplo eu não matei de cara, tive que invetigar um pouco. O lance foi perceber que a saída da função summary(fit) era na verdade uma lista com 5 "coisas", e você queria o p-valor da última delas.</div><div><br></div><div><div>imp <- mice(nhanes2)</div><div>fit <- with(imp, lm(chl~age+bmi))</div><div><br></div><div>summary(fit)</div><div>class(fit) #objeto do tipo <i>mira</i> (em geral quando eles são de tipos estranhos na verdade eles são listas)</div><div>is.list(fit) #TRUE</div><div><br></div><div>length(fit) # 4 objetos na lista</div><div>names(fit) # os nomes deles</div><div># avaliando cada um deles</div><div>fit$call # não tem o que precisamos nesse caso</div><div>fit$call1 # não tem o que precisamos nesse caso</div><div>fit$nmis # não tem o que precisamos nesse caso</div><div>fit$analyses # é uma lista, contendo 5 modelos. o último deles nos interessa</div><div><br></div><div>Ou seja, temos uma lista dentro de uma lista, mas acessar é fácil:</div><div><br></div><div>summary(fit[[4]][[5]]) # agora sim é um summary comum </div><div><div>summary(fit[[analyses]][[5]]) # dá no mesmo... é o mesmo acesso</div></div><div><br></div><div><br></div><div>Embora esse summary não tenha o p-valor que você procura, ele possui as informações para consultar a distribuição F e obtê-lo. Somente essa parte final está relacionada à estatística propriamente dita, o resto vem simplesmente de fuçar os objetos do R.</div><div><br></div></div><div>Como dica, se acostume a usar e abusar de funções como str(), class(), names() e length(). Facilita a entender como os objetos estão estruturados.</div><div class="gmail_extra"><br clear="all"><div><div class="gmail_signature"><div dir="ltr"><div><div><br></div><div><br></div><div>Abraços,<br></div><div>Paulo<br></div></div></div></div></div>
<br><div class="gmail_quote">Em 21 de abril de 2017 10:38, Elias Carvalho via R-br <span dir="ltr"><<a href="mailto:r-br@listas.c3sl.ufpr.br" target="_blank">r-br@listas.c3sl.ufpr.br</a>></span> escreveu:<br><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0px 0px 0px 0.8ex;border-left:1px solid rgb(204,204,204);padding-left:1ex"><div dir="ltr"><div style="font-family:"times new roman",serif;font-size:small">Excelente trabalho Paulo, muitíssimo obrigado, me ajudou muito.</div><div style="font-family:"times new roman",serif;font-size:small"><br></div><div style="font-family:"times new roman",serif;font-size:small">Eu gostaria de conhecer melhor essa estrutura para entender como você chegou ai, ontem eu fiquei horas tentando e nada.</div><div style="font-family:"times new roman",serif;font-size:small"><br></div><div style="font-family:"times new roman",serif;font-size:small">Tenho trabalhado com o R a algum tempo, não sou estatístico, sou da computação.</div><div style="font-family:"times new roman",serif;font-size:small"><br></div><div style="font-family:"times new roman",serif;font-size:small">Alguma dica de onde estudar isso, ou somente na prática mesmo ?</div><div style="font-family:"times new roman",serif;font-size:small"><br></div><div style="font-family:"times new roman",serif;font-size:small"><br></div></div><div class="gmail-HOEnZb"><div class="gmail-h5"><div class="gmail_extra"><br><div class="gmail_quote">2017-04-20 20:30 GMT-03:00 Elias Carvalho <span dir="ltr"><<a href="mailto:ecacarva@gmail.com" target="_blank">ecacarva@gmail.com</a>></span>:<br><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0px 0px 0px 0.8ex;border-left:1px solid rgb(204,204,204);padding-left:1ex"><div dir="ltr"><div style="font-family:"times new roman",serif;font-size:small">Boa noite pessoal</div><div style="font-family:"times new roman",serif;font-size:small"><br></div><div style="font-family:"times new roman",serif;font-size:small">Estou testando o pacote mice para fazer imputação múltipla de dados missing, conforme exemplo:</div><div style="font-family:"times new roman",serif;font-size:small"><br></div><div style="font-family:"times new roman",serif;font-size:small">library(mice)</div><div style="font-family:"times new roman",serif;font-size:small"><br></div><div style="font-family:"times new roman",serif;font-size:small"><div>imp <- mice(nhanes2)</div><div>fit <- with(imp, lm(chl~age+bmi))</div><div><br></div><div>summary(fit)</div><div><br></div></div><div style="font-family:"times new roman",serif;font-size:small"><div>O resultado se resume em: </div><div><br></div><div><pre class="gmail-m_7934819208173076216m_-273637765836701209gmail-GGHFMYIBMOB" id="gmail-m_7934819208173076216m_-273637765836701209gmail-rstudio_console_output" style="font-family:"ubuntu mono";outline:none;border:none;word-break:break-all;margin-top:0px;margin-bottom:0px;line-height:13.3333px;color:rgb(255,255,255);background-color:rgb(0,34,64);font-size:10.4pt;white-space:pre-wrap"> ## summary of imputation 1 :
Call:
lm(formula = chl ~ age + bmi)
Residuals:
Min 1Q Median 3Q Max
-46.37 -19.23 -11.24 12.66 83.69
Coefficients:
Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
(Intercept) 32.134 53.202 0.604 0.55232
age2 49.058 18.153 2.702 0.01334 *
age3 62.837 19.886 3.160 0.00472 **
bmi 4.907 1.795 2.733 0.01246 *
---
Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
Residual standard error: 34.89 on 21 degrees of freedom
Multiple R-squared: 0.3835, Adjusted R-squared: 0.2954
F-statistic: 4.354 on 3 and 21 DF, p-value: 0.01557</pre></div></div><div><br></div><div><div style="font-family:"times new roman",serif;font-size:small">Eu gostaria de extrair o p-value: 0.01557 dessa estrutura, mas não consegui com os métodos convencionais, pois a estrutura parece diferente da estrutura gerada por um lm ou glm.</div><div style="font-family:"times new roman",serif;font-size:small"><br></div><div style="font-family:"times new roman",serif;font-size:small">Alguém poderia me ajudar</div><span class="gmail-m_7934819208173076216HOEnZb"><font color="#888888"><br></font></span></div><span class="gmail-m_7934819208173076216HOEnZb"><font color="#888888">-- <br><div class="gmail-m_7934819208173076216m_-273637765836701209gmail_signature"><div dir="ltr"><div><div dir="ltr"><div><div dir="ltr"><div><div dir="ltr"><div><div dir="ltr"><div><div dir="ltr"><div dir="ltr"><div><font face="times new roman, serif"><i><span style="font-size:12.8px">In Jesu et Maria</span><br><br style="font-size:small"></i></font><div><div dir="ltr"><div dir="ltr"><div dir="ltr"><div style="font-size:small"><font face="times new roman, serif"><i>Obrigado</i></font></div><div style="font-size:small"><font face="times new roman, serif"><i>Prof. Elias Carvalho</i></font></div><div style="font-size:small"><font face="times new roman, serif"><i><br></i></font></div><div><font face="times new roman, serif" size="2"><i><div>"Felix, qui potuit rerum cognoscere causas" (Virgil 29 BC)</div><div>"Blessed is he who has been able to understand the cause of things"</div></i></font></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div>
</font></span></div>
</blockquote></div><br><br clear="all"><div><br></div>-- <br><div class="gmail-m_7934819208173076216gmail_signature"><div dir="ltr"><div><div dir="ltr"><div><div dir="ltr"><div><div dir="ltr"><div><div dir="ltr"><div><div dir="ltr"><div dir="ltr"><div><font face="times new roman, serif"><i><span style="font-size:12.8px">In Jesu et Maria</span><br><br style="font-size:small"></i></font><div><div dir="ltr"><div dir="ltr"><div dir="ltr"><div style="font-size:small"><font face="times new roman, serif"><i>Obrigado</i></font></div><div style="font-size:small"><font face="times new roman, serif"><i>Prof. Elias Carvalho</i></font></div><div style="font-size:small"><font face="times new roman, serif"><i><br></i></font></div><div><font face="times new roman, serif" size="2"><i><div>"Felix, qui potuit rerum cognoscere causas" (Virgil 29 BC)</div><div>"Blessed is he who has been able to understand the cause of things"</div></i></font></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div>
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