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R broom glance.lm 瞥一眼 lm 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 lm
glance(x, ...)

参数

x

由 stats::lm() 创建的 lm 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()：

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。

deviance

模型的偏差。

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。

p.value

对应于检验统计量的 P 值。

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。

statistic

检验统计量。

df

整体 F-statistic 分子的自由度。这是 broom 0.7.0 中的新函数。此前，它报告了设计矩阵的秩，它比整个 F-statistic 的分子自由度多 1。

例子


library(ggplot2)
library(dplyr)

mod <- lm(mpg ~ wt + qsec, data = mtcars)

tidy(mod)
#> # A tibble: 3 × 5
#>   term        estimate std.error statistic  p.value
#>   <chr>          <dbl>     <dbl>     <dbl>    <dbl>
#> 1 (Intercept)   19.7       5.25       3.76 7.65e- 4
#> 2 wt            -5.05      0.484    -10.4  2.52e-11
#> 3 qsec           0.929     0.265      3.51 1.50e- 3
glance(mod)
#> # A tibble: 1 × 12
#>   r.squared adj.r.squared sigma statistic  p.value    df logLik   AIC
#>       <dbl>         <dbl> <dbl>     <dbl>    <dbl> <dbl>  <dbl> <dbl>
#> 1     0.826         0.814  2.60      69.0 9.39e-12     2  -74.4  157.
#> # ℹ 4 more variables: BIC <dbl>, deviance <dbl>, df.residual <int>,
#> #   nobs <int>

# coefficient plot
d <- tidy(mod, conf.int = TRUE)

ggplot(d, aes(estimate, term, xmin = conf.low, xmax = conf.high, height = 0)) +
  geom_point() +
  geom_vline(xintercept = 0, lty = 4) +
  geom_errorbarh()


# aside: There are tidy() and glance() methods for lm.summary objects too.
# this can be useful when you want to conserve memory by converting large lm
# objects into their leaner summary.lm equivalents.
s <- summary(mod)
tidy(s, conf.int = TRUE)
#> # A tibble: 3 × 7
#>   term        estimate std.error statistic  p.value conf.low conf.high
#>   <chr>          <dbl>     <dbl>     <dbl>    <dbl>    <dbl>     <dbl>
#> 1 (Intercept)   19.7       5.25       3.76 7.65e- 4    9.00      30.5 
#> 2 wt            -5.05      0.484    -10.4  2.52e-11   -6.04      -4.06
#> 3 qsec           0.929     0.265      3.51 1.50e- 3    0.387      1.47
glance(s)
#> # A tibble: 1 × 8
#>   r.squared adj.r.squared sigma statistic  p.value    df df.residual  nobs
#>       <dbl>         <dbl> <dbl>     <dbl>    <dbl> <dbl>       <int> <dbl>
#> 1     0.826         0.814  2.60      69.0 9.39e-12     2          29    32

augment(mod)
#> # A tibble: 32 × 10
#>    .rownames         mpg    wt  qsec .fitted  .resid   .hat .sigma .cooksd
#>    <chr>           <dbl> <dbl> <dbl>   <dbl>   <dbl>  <dbl>  <dbl>   <dbl>
#>  1 Mazda RX4        21    2.62  16.5    21.8 -0.815  0.0693   2.64 2.63e-3
#>  2 Mazda RX4 Wag    21    2.88  17.0    21.0 -0.0482 0.0444   2.64 5.59e-6
#>  3 Datsun 710       22.8  2.32  18.6    25.3 -2.53   0.0607   2.60 2.17e-2
#>  4 Hornet 4 Drive   21.4  3.22  19.4    21.6 -0.181  0.0576   2.64 1.05e-4
#>  5 Hornet Sportab…  18.7  3.44  17.0    18.2  0.504  0.0389   2.64 5.29e-4
#>  6 Valiant          18.1  3.46  20.2    21.1 -2.97   0.0957   2.58 5.10e-2
#>  7 Duster 360       14.3  3.57  15.8    16.4 -2.14   0.0729   2.61 1.93e-2
#>  8 Merc 240D        24.4  3.19  20      22.2  2.17   0.0791   2.61 2.18e-2
#>  9 Merc 230         22.8  3.15  22.9    25.1 -2.32   0.295    2.59 1.59e-1
#> 10 Merc 280         19.2  3.44  18.3    19.4 -0.185  0.0358   2.64 6.55e-5
#> # ℹ 22 more rows
#> # ℹ 1 more variable: .std.resid <dbl>
augment(mod, mtcars, interval = "confidence")
#> # A tibble: 32 × 20
#>    .rownames     mpg   cyl  disp    hp  drat    wt  qsec    vs    am  gear
#>    <chr>       <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
#>  1 Mazda RX4    21       6  160    110  3.9   2.62  16.5     0     1     4
#>  2 Mazda RX4 …  21       6  160    110  3.9   2.88  17.0     0     1     4
#>  3 Datsun 710   22.8     4  108     93  3.85  2.32  18.6     1     1     4
#>  4 Hornet 4 D…  21.4     6  258    110  3.08  3.22  19.4     1     0     3
#>  5 Hornet Spo…  18.7     8  360    175  3.15  3.44  17.0     0     0     3
#>  6 Valiant      18.1     6  225    105  2.76  3.46  20.2     1     0     3
#>  7 Duster 360   14.3     8  360    245  3.21  3.57  15.8     0     0     3
#>  8 Merc 240D    24.4     4  147.    62  3.69  3.19  20       1     0     4
#>  9 Merc 230     22.8     4  141.    95  3.92  3.15  22.9     1     0     4
#> 10 Merc 280     19.2     6  168.   123  3.92  3.44  18.3     1     0     4
#> # ℹ 22 more rows
#> # ℹ 9 more variables: carb <dbl>, .fitted <dbl>, .lower <dbl>,
#> #   .upper <dbl>, .resid <dbl>, .hat <dbl>, .sigma <dbl>, .cooksd <dbl>,
#> #   .std.resid <dbl>

# predict on new data
newdata <- mtcars %>%
  head(6) %>%
  mutate(wt = wt + 1)
augment(mod, newdata = newdata)
#> # A tibble: 6 × 14
#>   .rownames      mpg   cyl  disp    hp  drat    wt  qsec    vs    am  gear
#>   <chr>        <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
#> 1 Mazda RX4     21       6   160   110  3.9   3.62  16.5     0     1     4
#> 2 Mazda RX4 W…  21       6   160   110  3.9   3.88  17.0     0     1     4
#> 3 Datsun 710    22.8     4   108    93  3.85  3.32  18.6     1     1     4
#> 4 Hornet 4 Dr…  21.4     6   258   110  3.08  4.22  19.4     1     0     3
#> 5 Hornet Spor…  18.7     8   360   175  3.15  4.44  17.0     0     0     3
#> 6 Valiant       18.1     6   225   105  2.76  4.46  20.2     1     0     3
#> # ℹ 3 more variables: carb <dbl>, .fitted <dbl>, .resid <dbl>

# ggplot2 example where we also construct 95% prediction interval

# simpler bivariate model since we're plotting in 2D
mod2 <- lm(mpg ~ wt, data = mtcars)

au <- augment(mod2, newdata = newdata, interval = "prediction")

ggplot(au, aes(wt, mpg)) +
  geom_point() +
  geom_line(aes(y = .fitted)) +
  geom_ribbon(aes(ymin = .lower, ymax = .upper), col = NA, alpha = 0.3)


# predict on new data without outcome variable. Output does not include .resid
newdata <- newdata %>%
  select(-mpg)

augment(mod, newdata = newdata)
#> # A tibble: 6 × 12
#>   .rownames      cyl  disp    hp  drat    wt  qsec    vs    am  gear  carb
#>   <chr>        <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
#> 1 Mazda RX4        6   160   110  3.9   3.62  16.5     0     1     4     4
#> 2 Mazda RX4 W…     6   160   110  3.9   3.88  17.0     0     1     4     4
#> 3 Datsun 710       4   108    93  3.85  3.32  18.6     1     1     4     1
#> 4 Hornet 4 Dr…     6   258   110  3.08  4.22  19.4     1     0     3     1
#> 5 Hornet Spor…     8   360   175  3.15  4.44  17.0     0     0     3     2
#> 6 Valiant          6   225   105  2.76  4.46  20.2     1     0     3     1
#> # ℹ 1 more variable: .fitted <dbl>

au <- augment(mod, data = mtcars)

ggplot(au, aes(.hat, .std.resid)) +
  geom_vline(size = 2, colour = "white", xintercept = 0) +
  geom_hline(size = 2, colour = "white", yintercept = 0) +
  geom_point() +
  geom_smooth(se = FALSE)
#> `geom_smooth()` using method = 'loess' and formula = 'y ~ x'


plot(mod, which = 6)


ggplot(au, aes(.hat, .cooksd)) +
  geom_vline(xintercept = 0, colour = NA) +
  geom_abline(slope = seq(0, 3, by = 0.5), colour = "white") +
  geom_smooth(se = FALSE) +
  geom_point()
#> `geom_smooth()` using method = 'loess' and formula = 'y ~ x'


# column-wise models
a <- matrix(rnorm(20), nrow = 10)
b <- a + rnorm(length(a))
result <- lm(b ~ a)

tidy(result)
#> # A tibble: 6 × 6
#>   response term        estimate std.error statistic p.value
#>   <chr>    <chr>          <dbl>     <dbl>     <dbl>   <dbl>
#> 1 Y1       (Intercept)  0.591       0.359    1.64   0.144  
#> 2 Y1       a1           0.971       0.284    3.42   0.0111 
#> 3 Y1       a2          -0.0905      0.414   -0.219  0.833  
#> 4 Y2       (Intercept)  0.0105      0.350    0.0299 0.977  
#> 5 Y2       a1           0.00789     0.277    0.0285 0.978  
#> 6 Y2       a2           1.90        0.403    4.72   0.00216

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) lm 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。