我正在尝试将回归模型的输出导出到.txt或.csv文件。我能够从summary（），条件（例如，intercept），p值等导出主要信息。但是，导出的文件并没有提供残差标准信息，R2和F统计信息，这些信息显示在输出。
[这里是我正在使用的代码model = lm(cs~group + sex, data = metadata) #adjusting for sex.
输出
通话：lm（公式= cs〜组+性别，数据=元数据）
残余：最小值1Q中位数3Q最大值-16.917 -7.733 -2.506 6.934 32.494
系数：估计标准误差t值Pr（> | t |）（截距）14.051 3.767 3.731 0.000555 * groupHFD -3.987 4.853 -0.822 0.415880 groupHFD + Exe 1.571 4.853 0.324 0.747817 groupHFD + Exe + Gen 4.874 4.989 0.977 0.334131 groupHFD + Gen -1.189 4.853- 0.245 0.807610性别男性9.633 3.104 3.103 0.003378--- Signif。代码：0’* 0.001‘**’0.01‘*’0.05’。0.1‘’1
残余标准误差：43个自由度上的10.85倍R平方：0.2286，调整后R平方：0.139 F统计量：2.5495和43 DF，p值：0.04168
#Save the regression output as table in cvs table.
write.table(csregression, file = 'csregression.csv', sep = ",", row.names = F, col.names = T)
。csv文件显示以下内容
Estimate Std. Error t value Pr(>|t|) (Intercept) 14.051 3.767 3.731 0.000555 groupHFD-3.987 4.853 -0.822 0.415880 groupHFD + Exe 1.571 4.853 0.324 0.747817 groupHFD + Exe + Gen 4.874 4.989 0.977 0.334131 groupHFD + Gen -1.189 4.853 -0.245 0.807610 sexMale 9.633 3.104 3.103 0.003378
有人遇到同样的问题吗？如何导出缺少的信息，F统计信息和R平方信息？