R GAM的提取估计

我对R相当陌生，目前正在阅读一本书《广义加法模型》，这是Wood（2006）对R的介绍，并且正在进行一些练习，特别是我感兴趣的领域，关于空气污染和死亡的部分。使用mgcv包，我运行以下模型

library(gamair) 
library(mgcv) 
data(chicago) 

ap1<-gam(death ~ pm10median + so2median + o3median +s(time,bs="cr",k=200)+ s(tmpd,bs="cr"), data=chicago,family=poisson)

库（gamair）
图书馆（mgcv）
数据（芝加哥）
ap1保存模型摘要

summary_model <- summary(ap1)

如果需要样条线项，则这是

summary_model$s.table
               edf     Ref.df    Chi.sq       p-value
s(time) 167.327973 187.143378 1788.8201 4.948832e-259
s(tmpd)   8.337121   8.875807  110.5231  1.412415e-19

您可以手动计算95%CI，并根据需要添加这些值。（由于DF高，将使用Z分数）

您创建的列表现在包含了相关的组件。
非常感谢您的帮助性回答，这正是我一直在寻找的。我想重新提出这个问题，希望我不会违反论坛规则。如何系统地存储多个gam对象（mgcv包）的系数？目前，我正在单独存储每个估算值，无法计算如何对多个对象进行估算。亲爱的mnel，谢谢，非常感谢您的帮助。这些系数出现在汇总表中，我对汇总表做了如下修改：汇总表
summary_model$s.table
               edf     Ref.df    Chi.sq       p-value
s(time) 167.327973 187.143378 1788.8201 4.948832e-259
s(tmpd)   8.337121   8.875807  110.5231  1.412415e-19

p_table <- data.frame(summary_model$p.table)
p_table <- within(p_table, {lci <- Estimate - qnorm(0.975) * Std..Error
                            uci <- Estimate + qnorm(0.975) * Std..Error})
p_table
               Estimate   Std..Error      z.value    Pr...z..          uci           lci
(Intercept) 4.7457425965 1.480523e-03 3205.4510971 0.000000000 4.7486443674  4.742841e+00
pm10median  0.0002551498 9.384003e-05    2.7189871 0.006548217 0.0004390729  7.122675e-05
so2median   0.0008898646 5.543272e-04    1.6053056 0.108426561 0.0019763260 -1.965968e-04
o3median    0.0002212612 2.248015e-04    0.9842516 0.324991826 0.0006618641 -2.193416e-04\

# create list
model_list <- list(ap1, ap2, ap3)
# give the elements useful names
names(model_list) <- c('ap1','ap2','ap3')

# get the summaries using `lapply

summary_list <- lapply(model_list, summary)

# extract the coefficients from these summaries

 p.table_list <- lapply(summary_list, `[[`, 'p.table')

 s.table_list <- lapply(summary_list, `[[`, 's.table')