R 使用模型矩阵而不是公式调用lm

我想用

lm

来拟合R中的线性模型，以获得系数估计值和总模型拟合的p值+p值（类似方差分析），因此基本上是

summary.lm

的输出

问题是我想使用自己的模型矩阵，而不是在调用

lm

时使用公式指定它

我曾尝试使用底层的

lm.fit

函数来实现这一点，但随后我失去了

summary.lm

函数的便利性，我不想自己重新计算所有的测试统计数据

有没有办法“欺骗”lm，给它一个模型矩阵而不是公式

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谢谢

以下是使用内置BOD数据帧的示例：

# inputs
demand <- BOD$demand
mm <- model.matrix(~ Time, BOD) # model matrix

summary(lm(demand ~ mm + 0))

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as.data.frame（model_matrix）

？此外，请尝试设置

类（lm.fit_对象），当然您可以手动构建矩阵：这很有效！唯一需要更改的是以模型矩阵的名称作为前缀的术语-但这应该很容易在事后完成-是否存在提前删除截取的问题？作为
lm
输入，似乎更直观：
摘要（lm（demand~，as.data.frame（model.matrix（~，BOD）[，-1]））
这取决于您想要什么以及模型矩阵是否已经有截距。
summary(lm(demand ~. + 0, as.data.frame(mm)))