R broom glance.fixest 看一眼最固定的物体

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 fixest
glance(x, ...)

参数

x: 从任何 fixest 估计器返回的 fixest 对象
...: 传递给 summary 和 confint 的其他参数。重要参数是 se 和 cluster 。其他参数包括 dof 、 exact_dof 、 forceCovariance 和 keepBounded 。请参阅summary.fixest。

注意

下面列出的所有列都将返回，但有些列将是 NA ，具体取决于估计的模型类型。对于 feols 以外的任何模型， sigma 、 r.squared 、 adj.r.squared 和 within.r.squared 将为 NA。 pseudo.r.squared 对于 feols 将不适用。

值

恰好只有一行和一列的 tibble::tibble()：

adj.r.squared: 调整后的 R 平方统计量，除了考虑自由度之外，与 R 平方统计量类似。
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。
pseudo.r.squared: 与 R 平方统计量类似，但适用于未定义 R 平方统计量的情况。
r.squared: R 平方统计量，或模型解释的变异百分比。也称为决定系数。
sigma: 残差的估计标准误差。
within.r.squared: 固定效应组内的 R 平方。

例子


# load libraries for models and data
library(fixest)

gravity <-
  feols(
    log(Euros) ~ log(dist_km) | Origin + Destination + Product + Year, trade
  )

tidy(gravity)
#> # A tibble: 1 × 5
#>   term         estimate std.error statistic       p.value
#>   <chr>           <dbl>     <dbl>     <dbl>         <dbl>
#> 1 log(dist_km)    -2.17     0.154     -14.1 0.00000000119
glance(gravity)
#> # A tibble: 1 × 9
#>   r.squared adj.r.squared within.r.squared pseudo.r.squared sigma  nobs
#>       <dbl>         <dbl>            <dbl>            <dbl> <dbl> <int>
#> 1     0.706         0.705            0.219               NA  1.74 38325
#> # ℹ 3 more variables: AIC <dbl>, BIC <dbl>, logLik <dbl>
augment(gravity, trade)
#> # A tibble: 38,325 × 9
#>    .rownames Destination Origin Product  Year dist_km    Euros .fitted
#>    <chr>     <fct>       <fct>    <int> <dbl>   <dbl>    <dbl>   <dbl>
#>  1 1         LU          BE           1  2007    140.  2966697    14.1
#>  2 2         BE          LU           1  2007    140.  6755030    13.0
#>  3 3         LU          BE           2  2007    140. 57078782    16.9
#>  4 4         BE          LU           2  2007    140.  7117406    15.8
#>  5 5         LU          BE           3  2007    140. 17379821    16.3
#>  6 6         BE          LU           3  2007    140.  2622254    15.2
#>  7 7         LU          BE           4  2007    140. 64867588    17.4
#>  8 8         BE          LU           4  2007    140. 10731757    16.3
#>  9 9         LU          BE           5  2007    140.   330702    14.1
#> 10 10        BE          LU           5  2007    140.     7706    13.0
#> # ℹ 38,315 more rows
#> # ℹ 1 more variable: .resid <dbl>

# to get robust or clustered SEs, users can either:

# 1) specify the arguments directly in the `tidy()` call

tidy(gravity, conf.int = TRUE, cluster = c("Product", "Year"))
#> # A tibble: 1 × 7
#>   term         estimate std.error statistic  p.value conf.low conf.high
#>   <chr>           <dbl>     <dbl>     <dbl>    <dbl>    <dbl>     <dbl>
#> 1 log(dist_km)    -2.17    0.0760     -28.5 3.88e-10    -2.34     -2.00

tidy(gravity, conf.int = TRUE, se = "threeway")
#> # A tibble: 1 × 7
#>   term         estimate std.error statistic     p.value conf.low conf.high
#>   <chr>           <dbl>     <dbl>     <dbl>       <dbl>    <dbl>     <dbl>
#> 1 log(dist_km)    -2.17     0.175     -12.4     6.08e-9    -2.54     -1.79

# 2) or, feed tidy() a summary.fixest object that has already accepted
# these arguments

gravity_summ <- summary(gravity, cluster = c("Product", "Year"))

tidy(gravity_summ, conf.int = TRUE)
#> # A tibble: 1 × 7
#>   term         estimate std.error statistic  p.value conf.low conf.high
#>   <chr>           <dbl>     <dbl>     <dbl>    <dbl>    <dbl>     <dbl>
#> 1 log(dist_km)    -2.17    0.0760     -28.5 3.88e-10    -2.34     -2.00

# approach (1) is preferred.

源代码：R/fixest-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) fixest 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。