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

参数

x

通过调用 drc::drm() 生成的 drc 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

glance() , drc::drm()

其他 drc 整理器：augment.drc()、tidy.drc()

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。
df.residual: 剩余自由度。
logLik: 模型的对数似然。 [stats::logLik()] 可能是一个有用的参考。
AICc: 针对小样本进行 AIC 校正

例子


# load libraries for models and data
library(drc)

# fit model
mod <- drm(dead / total ~ conc, type,
  weights = total, data = selenium, fct = LL.2(), type = "binomial"
)

# summarize model fit with tidiers
tidy(mod)
#> # A tibble: 8 × 6
#>   term  curve estimate std.error statistic  p.value
#>   <chr> <chr>    <dbl>     <dbl>     <dbl>    <dbl>
#> 1 b     1       -1.50      0.155     -9.67 2.01e-22
#> 2 b     2       -0.843     0.139     -6.06 1.35e- 9
#> 3 b     3       -2.16      0.138    -15.7  1.65e-55
#> 4 b     4       -1.45      0.169     -8.62 3.41e-18
#> 5 e     1      252.       13.8       18.2  1.16e-74
#> 6 e     2      378.       39.4        9.61 3.53e-22
#> 7 e     3      120.        5.91      20.3  1.14e-91
#> 8 e     4       88.8       8.62      10.3  3.28e-25
tidy(mod, conf.int = TRUE)
#> # A tibble: 8 × 8
#>   term  curve estimate std.error statistic  p.value conf.low conf.high
#>   <chr> <chr>    <dbl>     <dbl>     <dbl>    <dbl>    <dbl>     <dbl>
#> 1 b     1       -1.50      0.155     -9.67 2.01e-22    -1.81    -1.20 
#> 2 b     2       -0.843     0.139     -6.06 1.35e- 9    -1.12    -0.571
#> 3 b     3       -2.16      0.138    -15.7  1.65e-55    -2.43    -1.89 
#> 4 b     4       -1.45      0.169     -8.62 3.41e-18    -1.78    -1.12 
#> 5 e     1      252.       13.8       18.2  1.16e-74   225.     279.   
#> 6 e     2      378.       39.4        9.61 3.53e-22   301.     456.   
#> 7 e     3      120.        5.91      20.3  1.14e-91   108.     131.   
#> 8 e     4       88.8       8.62      10.3  3.28e-25    71.9    106.   

glance(mod)
#> # A tibble: 1 × 4
#>     AIC   BIC logLik    df.residual
#>   <dbl> <dbl> <logLik>        <int>
#> 1  768.  778. -376.2099          17

augment(mod, selenium)
#> # A tibble: 25 × 7
#>     type  conc total  dead .fitted  .resid    .cooksd
#>    <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>   <dbl>   <dbl>      <dbl>
#>  1     1     0   151     3   0      0.0199 0         
#>  2     1   100   146    40   0.199  0.0748 0.0000909 
#>  3     1   200   116    31   0.414 -0.146  0.000104  
#>  4     1   300   159    85   0.565 -0.0302 0.00000516
#>  5     1   400   150   102   0.667  0.0133 0.00000220
#>  6     1   500   140   112   0.737  0.0633 0.0000720 
#>  7     2     0   141     2   0      0.0142 0         
#>  8     2   100   153    30   0.246 -0.0495 0.000168  
#>  9     2   200   142    59   0.369  0.0468 0.0000347 
#> 10     2   300   139    82   0.451  0.139  0.0000430 
#> # ℹ 15 more rows

源代码：R/drc-tidiers.R

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) drc 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。