怎么解决Error in summary(log.step)$coefficients[-1, "z"] : subscript out of bounds

这个错误通常是因为您使用了一个空的模型对象，或者是因为您的模型对象没有返回所需的信息。请确保您的模型对象已正确地创建并拟合到您的数据中，并且已经返回了所需的信息。

此外，也可能是因为您的模型对象中的某些参数设置不正确。请检查您的代码并确保所有参数设置正确。

最后，如果您仍然无法解决这个问题，请提供更多的上下文和代码，以便我们可以更好地理解问题并提供更好的帮助。

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getwd() setwd( "/Users/jasmma/abl") zxb=read.csv("zxb111.csv") log<-glm(frail~age+txl+BMI+ag+tx+BM+address+sex+marriage+live+smoking+drink+exercise+education+primary+DM+HP+Hrart +Cero+com+pro+income+follow+depress+anxiety+RBC+Hb+HCT+fe+Ca+P+iPTH+alb+cr+bun+com1,family = binomial,data = zxb) summary(log) log.step<-step(log) summary(log.step) # ##############制作表格######## install.packages(c("stats", "MASS", "car", "tidyverse", "knitr", "kableExtra")) library(stats) library(MASS) library(car) library(tidyverse) library(knitr) library(kableExtra) kable(summary(log.step)$coefficients, align = "c", caption = "Logistic Regression Results") %>% kable_styling(bootstrap_options = "hover", full_width = F) %>% column_spec(1, bold = T) %>% column_spec(4, color = "white", background = "steelblue") ############### 将结果转化为表格形式##### result <- data.frame( variable = names(log.step$coefficients)[-1], # 变量名称 beta = coef(log.step)[-1], # β系数 wald_stat = summary(log.step)$coefficients[-1, "z"], # Wald统计量 se = summary(log.step)$coefficients[-1, "Std. Error"], # 标准误差 or = exp(coef(log.step)[-1]), # 比值比 ci_low = exp(confint(log.step)[-1, 1]), # 置信区间下限 ci_high = exp(confint(log.step)[-1, 2]), # 置信区间上限 p_value = summary(log.step)$coefficients[-1, "Pr(>|z|)"] # P值 )

这段代码是进行 logistic 回归分析的，包括数据读入、模型拟合、模型选择以及结果展示等步骤。其中，使用step()函数进行模型选择，生成的模型结果通过summary()函数进行总结统计，并通过kable()和kableExtra()函数将结果转化为表格形式进行展示。最后，将结果保存到result数据框中。

Error in summary$coefficients : object of type 'closure' is not subsettable

非常抱歉，我之前的回答有误。在R语言中，获取线性回归模型的摘要信息并提取系数需要使用`coef()`函数而不是直接访问`summary$coefficients`。以下是一个修正后的示例代码：

# 假设lm.test2是你的线性回归模型
model <- lm(lm.test2)

# 获取模型的摘要信息
summary <- summary(model)

# 提取截距项的t值
t_value <- coef(summary)[1, "t value"]

# 将截距项的t值保存在变量ta中
ta <- t_value

在上面的代码中，我们首先使用`lm()`函数来拟合线性回归模型，并将结果保存在`model`变量中。然后使用`summary()`函数获取回归模型的摘要信息，并将结果保存在`summary`变量中。通过`coef(summary)`函数，我们可以提取摘要信息中的系数表格。然后，我们使用索引`[1, "t value"]`来提取截距项的t值，并将其保存在变量`t_value`中。最后，将截距项的t值赋值给变量`ta`。

请注意，以上代码仅为示例，请根据你实际的线性回归模型对象和变量名进行相应的修改。

非常抱歉给你带来困扰，请再次尝试这个修正后的代码。如果还有其他问题，请随时提问。