当前位置: 首页>>代码示例 >>用法及示例精选 >>正文

R broom glance.anova 浏览 a(n) anova 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 anova
glance(x, ...)

参数

x

anova 对象，例如由 stats::anova() 、 car::Anova() 、 car::leveneTest() 或 car::linearHypothesis() 创建的对象。

...

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)。

注意

请注意，glance.anova() 的输出将根据初始化 anova 调用而变化。在某些情况下，它只会返回一个空 DataFrame 。在其他情况下， glance.anova() 可能返回 tidy.anova() 所共有的列。这部分是为了保持与 broom 早期版本的向后兼容性，但也因为底层方差分析模型产生的组件也可以合理地解释为 goodness-of-fit 摘要。

也可以看看

glance()

其他方差分析：glance.aov()、tidy.TukeyHSD()、tidy.anova()、tidy.aovlist()、tidy.aov()、tidy.manova()

值

恰好只有一行和一列的 tibble::tibble()：

deviance

模型的偏差。

df.residual

剩余自由度。

例子


# fit models
a <- lm(mpg ~ wt + qsec + disp, mtcars)
b <- lm(mpg ~ wt + qsec, mtcars)

mod <- anova(a, b)

# summarize model fit with tidiers
tidy(mod)
#> # A tibble: 2 × 7
#>   term                  df.residual   rss    df    sumsq statistic p.value
#>   <chr>                       <dbl> <dbl> <dbl>    <dbl>     <dbl>   <dbl>
#> 1 mpg ~ wt + qsec + di…          28  195.    NA NA       NA         NA    
#> 2 mpg ~ wt + qsec                29  195.    -1 -0.00102  0.000147   0.990
glance(mod)
#> # A tibble: 1 × 2
#>   deviance df.residual
#>      <dbl>       <dbl>
#> 1     195.          29

# car::linearHypothesis() example
library(car)
mod_lht <- linearHypothesis(a, "wt - disp")
tidy(mod_lht)
#> # A tibble: 1 × 10
#>   term   null.value estimate std.error statistic p.value df.residual   rss
#>   <chr>       <dbl>    <dbl>     <dbl>     <dbl>   <dbl>       <dbl> <dbl>
#> 1 wt - …          0    -5.03      1.23      16.6 3.39e-4          28  195.
#> # ℹ 2 more variables: df <dbl>, sumsq <dbl>
glance(mod_lht)
#> # A tibble: 1 × 2
#>   deviance df.residual
#>      <dbl>       <dbl>
#> 1     195.          28

相关用法


注：本文由纯净天空筛选整理自等大神的英文原创作品 Glance at a(n) anova object。非经特殊声明，原始代码版权归原作者所有，本译文未经允许或授权，请勿转载或复制。