如何更改显著性标志？

R中的显著性标志为：

Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1 而且0.1那个标志都看不出来。

而在经济学中通常所使用的显著性表示为0.01 ‘***’ 0.05 ‘**’ 0.1 ‘*’

如何将显示结果直接输出为这种形式呢，比如lm回归结果如何更改？

另外查询到summary.lm命令输出结果的时候用到printCoefmat命令，我对程序中显著性标志进行了更改，可是为什么没有作用呢

谢谢啦~~

printCoefmat.R
    printCoefmat.rar (1.4 KB) 本附件包括：

• printCoefmat.R

2012-3-24 21:39:56 上传

单独使用function printCoefmat(),可以改过来
然summary()->summary.lm()->printCoefmat(),还是呼叫到旧function
先供老兄参考.
##########
ctl <- c(4.17,5.58,5.18,6.11,4.50,4.61,5.17,4.53,5.33,5.14)
trt <- c(4.81,4.17,4.41,3.59,5.87,3.83,6.03,4.89,4.32,4.69)
group <- gl(2,10,20, labels=c("Ctl","Trt"))
weight <- c(ctl, trt)
lm.D9 <- lm(weight ~ group)
source("printCoefmat.R")
summary(lm.D9)

Call:
lm(formula = weight ~ group)

Residuals:
    Min      1Q  Median      3Q     Max
-1.0710 -0.4938  0.0685  0.2462  1.3690

Coefficients:
            Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)   
(Intercept)   5.0320     0.2202  22.850 9.55e-15 ***
groupTrt     -0.3710     0.3114  -1.191    0.249   
---
Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

Residual standard error: 0.6964 on 18 degrees of freedom
Multiple R-squared: 0.07308,    Adjusted R-squared: 0.02158
F-statistic: 1.419 on 1 and 18 DF,  p-value: 0.249

printCoefmat(summary(lm.D9)$coefficients)
            Estimate Std. Error t value  Pr(>|t|)      
(Intercept)  5.03200    0.22022 22.8501 9.547e-15 *****
groupTrt    -0.37100    0.31143 -1.1913     0.249 *   
---
Signif. codes:  0 ‘*****’ 0.001 ‘****’ 0.01 ‘***’ 0.05 ‘**’ 0.1 ‘*’ 1

epoh 发表于 2012-3-24 21:39
printCoefmat.R
   
单独使用function printCoefmat(),可以改过来

呵呵，epoh兄出手，果然不同凡响
我尝试更改了几次printCoefmat函数，一直没试验成功，
原来这样可以搞定，
如果能够更改R的内部函数或者能让summary调用新的函数就好了
呵呵，不过还是十分感谢epoh兄！

epoh 发表于 2012-3-24 21:39
printCoefmat.R
   
单独使用function printCoefmat(),可以改过来

大神啊

kk22boy 发表于 2012-3-24 22:07
呵呵，epoh兄出手，果然不同凡响
我尝试更改了几次printCoefmat函数，一直没试验成功，
原来这样可以搞 ...

針對lm object,修改如下:
lm.R
   lm.rar (10.07 KB) 本附件包括：

• lm.R

2012-3-25 07:20:25 上传

########
source("lm.R")
ctl <- c(4.17,5.58,5.18,6.11,4.50,4.61,5.17,4.53,5.33,5.14)
trt <- c(4.81,4.17,4.41,3.59,5.87,3.83,6.03,4.89,4.32,4.69)
group <- gl(2,10,20, labels=c("Ctl","Trt"))
weight <- c(ctl, trt)
lm.D9 <- lm(weight ~ group)
summary(lm.D9)

Call:
lm(formula = weight ~ group)

Residuals:
    Min      1Q  Median      3Q     Max
-1.0710 -0.4938  0.0685  0.2462  1.3690

Coefficients:
            Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)      
(Intercept)   5.0320     0.2202  22.850 9.55e-15 *****
groupTrt     -0.3710     0.3114  -1.191    0.249 *   
---
Signif. codes:  0 ‘*****’ 0.001 ‘****’ 0.01 ‘***’ 0.05 ‘**’ 0.1 ‘*’ 1

Residual standard error: 0.6964 on 18 degrees of freedom
Multiple R-squared: 0.07308,    Adjusted R-squared: 0.02158
F-statistic: 1.419 on 1 and 18 DF,  p-value: 0.249

epoh 发表于 2012-3-25 07:19
針對lm object,修改如下:
lm.R

呵呵，epoh兄起的真早，
好勤快~~
谢谢epoh兄~~
这个程序好像只能用于lm回归，对其他的像plm、glm回归好像就不能用了
如果能修改summary函数，可以直接使用的话，效果可能会更好，呵呵
其实前边epoh兄给的那个printCoefmat函数就已经把问题很好的解决了
呵呵，得好好向epoh兄学习那股钻研劲

kk22boy 发表于 2012-3-25 09:22
呵呵，epoh兄起的真早，
好勤快~~
谢谢epoh兄~~

kk22boy兄,虽然都是用summary()
不过lm,glm,彼此的print.summary()并不相同
lm 用 print.summary.lm
glm 用 print.summary.glm
早上我就是修改lm.R的print.summary.lm

print.summary.lm <-
#    function (x, digits = max(3, getOption("digits") - 3),
#             symbolic.cor = x$symbolic.cor,
#              signif.stars= getOption("show.signif.stars"),        ...)

print.summary.lm <-
    function (x, digits = max(3, getOption("digits") - 3),
              symbolic.cor = x$symbolic.cor,
              signif.stars= TRUE,        ...)
  
######
同理
plm
summary.glm
print.summary.glm
  print.summary.glm <-
    function (x, digits = max(3, getOption("digits") - 3),
              symbolic.cor = x$symbolic.cor,
              signif.stars = getOption("show.signif.stars"), ...)
   

epoh 发表于 2012-3-25 14:26
kk22boy兄,虽然都是用summary()
不过lm,glm,彼此的print.summary()并不相同
lm 用 print.summary.lm
...

恩，了解了，
其实是我过于纠结了，
根本没必要过于在乎这个显著性标志，
到时候改过来就可以了
我太偷懒了{:3_52:}
谢谢epoh兄花这么长时间回答这个问题~
呵呵~~

学习了。谢谢。。。。