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

参数

x

从 stats::glm() 返回的 glm 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。

deviance

模型的偏差。

df.null

零模型使用的自由度。

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。

nobs

使用的观察数。

null.deviance

零模型的偏差。

例子

g <- glm(am ~ mpg, mtcars, family = "binomial")
glance(g)
#> # A tibble: 1 × 8
#>   null.deviance df.null logLik   AIC   BIC deviance df.residual  nobs
#>           <dbl>   <int>  <dbl> <dbl> <dbl>    <dbl>       <int> <int>
#> 1          43.2      31  -14.8  33.7  36.6     29.7          30    32