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。
参数
- x
-
从
robust::lmRob()
返回的lmRob
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:
也可以看看
其他强大的整理器:augment.lmRob()
、glance.glmRob()
、tidy.glmRob()
、tidy.lmRob()
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。
- nobs
-
使用的观察数。
- 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。
例子
# load modeling library
library(robust)
# fit model
m <- lmRob(mpg ~ wt, data = mtcars)
# summarize model fit with tidiers
tidy(m)
#> # A tibble: 2 × 5
#> term estimate std.error statistic p.value
#> <chr> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
#> 1 (Intercept) 35.6 3.58 9.93 5.37e-11
#> 2 wt -4.91 1.09 -4.49 9.67e- 5
augment(m)
#> # A tibble: 32 × 4
#> .rownames mpg wt .fitted
#> <chr> <dbl> <dbl> <dbl>
#> 1 Mazda RX4 21 2.62 22.7
#> 2 Mazda RX4 Wag 21 2.88 21.4
#> 3 Datsun 710 22.8 2.32 24.2
#> 4 Hornet 4 Drive 21.4 3.22 19.8
#> 5 Hornet Sportabout 18.7 3.44 18.7
#> 6 Valiant 18.1 3.46 18.6
#> 7 Duster 360 14.3 3.57 18.0
#> 8 Merc 240D 24.4 3.19 19.9
#> 9 Merc 230 22.8 3.15 20.1
#> 10 Merc 280 19.2 3.44 18.7
#> # ℹ 22 more rows
glance(m)
#> # A tibble: 1 × 5
#> r.squared deviance sigma df.residual nobs
#> <dbl> <dbl> <dbl> <int> <int>
#> 1 0.567 136. 2.95 30 32
相关用法
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- R broom glance.lmodel2 浏览 a(n) lmodel2 对象
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- R broom glance.mlogit 浏览一个(n) mlogit 对象
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) lmRob 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。