通过summary（）函数在ldply（）中使用summary（glm对象）

如何在ldply（）-summary函数中使用summary函数来提取p值

示例数据：

ldply( Puro.models  ,  summarise ,  "n in each model" = length(fitted.values) ,   
"Coefficients" = coefficients[2] )

    ldply( Puro.models  ,  summarise ,  
    "n in each model" = length(fitted.values) , 
    "Coefficients" = coefficients[2], 
    "P-value" = function(x) summary(x)$coef[2,4]              )

（数据框“嘌呤霉素”已预装）

但是我不能用同样的方法提取p值。我原以为这样行得通，但实际上不行：

ldply( Puro.models  ,  summarise ,  "n in each model" = length(fitted.values) ,   
"Coefficients" = coefficients[2] )

    ldply( Puro.models  ,  summarise ,  
    "n in each model" = length(fitted.values) , 
    "Coefficients" = coefficients[2], 
    "P-value" = function(x) summary(x)$coef[2,4]              )

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如何将p值提取到该数据框：）请帮助

为什么不直接获取它们

library(reshape2)
library(plyr)
Puromycin.m <- melt( Puromycin , id=c("state")  )
Puro.models <-  ddply( Puromycin.m , .(variable), function(x) {
    t <- glm(x, formula = state ~ value, family="binomial")
    data.frame(n = length(t$fitted.values), 
                coef = coefficients(t)[2], 
                pval = summary(t)$coef[2,4])
})

> Puro.models
#   variable  n        coef      pval
# 1     conc 23 -0.55300908 0.6451550
# 2     rate 23 -0.01555023 0.1272184

library（重塑2）
图书馆（plyr）
我很好，谢谢！为了更好地理解在ddply（）中使用函数，您有什么建议阅读吗？我非常喜欢。这是一个非常好的首读。然而，我认为没有什么可以替代。希望这有帮助。