esqueci de substituir o valor 4 por tam1... segue abaixo: imp <- mice(nhanes2) fit <- with(imp, lm(chl~age+bmi)) summary(fit) tam1 <- length(fit) tam2 <- length(fit[[tam1]]) s <- summary(fit[[tam1]][[tam2]]) p.value <- 1 - pf(q = s$fstatistic["value"], df1 = s$fstatistic["numdf"], df2 = s$fstatistic["dendf"]) p.value Abraços, Paulo Em 21 de abril de 2017 09:50, Paulo Nogueira Starzynski <paulons@gmail.com> escreveu:
Bom dia Elias. Consegui extrair os valores pra depois consultar a distribuição F. Veja abaixo.
imp <- mice(nhanes2) fit <- with(imp, lm(chl~age+bmi)) summary(fit)
tam1 <- length(fit) tam2 <- length(fit[[4]]) s <- summary(fit[[tam1]][[tam2]]) p.value <- 1 - pf(q = s$fstatistic["value"], df1 = s$fstatistic["numdf"], df2 = s$fstatistic["dendf"]) p.value
Abraços, Paulo
2017-04-20 20:30 GMT-03:00 Elias Carvalho via R-br < r-br@listas.c3sl.ufpr.br>:
Boa noite pessoal
Estou testando o pacote mice para fazer imputação múltipla de dados missing, conforme exemplo:
library(mice)
imp <- mice(nhanes2) fit <- with(imp, lm(chl~age+bmi))
summary(fit)
O resultado se resume em:
## 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
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.
Alguém poderia me ajudar
--
*In Jesu et Maria* *Obrigado* *Prof. Elias Carvalho*
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