R broom glance.Arima 浏览 a(n) Arima 对象

Glance 接受模型对象并返回 tibble::tibble()，其中仅包含一行模型摘要。摘要通常是拟合优度度量、残差假设检验的 p 值或模型收敛信息。

Glance 永远不会返返回自对建模函数的原始调用的信息。这包括建模函数的名称或传递给建模函数的任何参数。

Glance 不计算汇总度量。相反，它将这些计算外包给适当的方法并将结果收集在一起。有时拟合优度测量是不确定的。在这些情况下，该度量将报告为 NA 。

无论模型矩阵是否秩亏，Glance 都会返回相同的列数。如果是这样，则不再具有明确定义值的列中的条目将使用适当类型的 NA 进行填充。

用法

# S3 method for Arima
glance(x, ...)

参数

x

由 stats::arima() 创建的类 Arima 的对象。

...

附加参数。不曾用过。仅需要匹配通用签名。注意：拼写错误的参数将被吸收到 ... 中，并被忽略。如果拼写错误的参数有默认值，则将使用默认值。例如，如果您传递 conf.lvel = 0.9 ，所有计算将使用 conf.level = 0.95 进行。这里有两个异常：

• tidy() 方法在提供 exponentiate 参数时会发出警告(如果该参数将被忽略)。

• augment() 方法在提供 newdata 参数时会发出警告(如果该参数将被忽略)。

也可以看看

值

恰好只有一行和一列的 tibble::tibble()：

AIC

模型的 Akaike 信息准则。

BIC

模型的贝叶斯信息准则。

logLik

模型的对数似然。 [stats::logLik()] 可能是一个有用的参考。

nobs

使用的观察数。

sigma

残差的估计标准误差。

例子

# fit model
fit <- arima(lh, order = c(1, 0, 0))

# summarize model fit with tidiers
tidy(fit)
#> # A tibble: 2 × 3
#>   term      estimate std.error
#>   <chr>        <dbl>     <dbl>
#> 1 ar1          0.574     0.116
#> 2 intercept    2.41      0.147
glance(fit)
#> # A tibble: 1 × 5
#>   sigma logLik   AIC   BIC  nobs
#>   <dbl>  <dbl> <dbl> <dbl> <int>
#> 1 0.444  -29.4  64.8  70.4    48