私は数式（例えば、myformula <- y ~ x1 + x2）とデータセットdを持っているとします。診断目的のために、私は線形回帰（r <- lm(myformula, data=d)）で使用されている観測結果を見たいと思います。これは基本的に、dに従ってy、x1、x2のデータフレームを構築し、欠落しているデータ（complete.obs）を持つすべての観測を取り除くことを必要とします。またはおそらく、rオブジェクトの内容を操作しますか？lm文で最初に使用されたobsを表示します
アドバイスありがとうございます。
/はIAW
独自のロールしようとする前に、モデルオブジェクトやドキュメントに関連するビットを探して（そこに何があるかでピークを取得するためにstr(r)を使用）を見てください。
model, x, y, qr論理名：?lmから。TRUEの場合、適合の対応するコンポーネント（モデルフレーム、モデル行列、応答、QR分解）が返されます。
デフォルトではmodelが真であるため、結果でそれを探すだけです。要求された
y場合、使用される応答：ドキュメントの値セクションでは、返されたオブジェクトを記述します。
x要求されている場合は、使用されるモデルマトリックス。
model（デフォルト）、使用されているモデルフレーム。
今の例：これは厳密にデータであり、まだdata.frameであること
> mod = lm(mpg ~ disp + I(disp^2), data = mtcars)
> head(mod$model)
mpg disp I(disp^2)
Mazda RX4 21.0 160 25600
Mazda RX4 Wag 21.0 160 25600
Datsun 710 22.8 108 11664
Hornet 4 Drive 21.4 258 66564
Hornet Sportabout 18.7 360 129600
Valiant 18.1 225 50625
注意。 モデルの行列、matrixに代入および任意の係数のダミー変数を設定する場合は、をlmコールに設定してから、mod$xを参照してください。