当前位置: 首页>>代码示例 >>用法及示例精选 >>正文

R broom glance.pyears 浏览一个(n) pyears 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 pyears
glance(x, ...)

参数

x

从 survival::pyears() 返回的 pyears 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)。

值

恰好只有一行和一列的 tibble::tibble()：

nobs

使用的观察数。

total

person-years 的总数列表

offtable

person-years 表外总数

例子


# load libraries for models and data
library(survival)

# generate and format data
temp.yr <- tcut(mgus$dxyr, 55:92, labels = as.character(55:91))
temp.age <- tcut(mgus$age, 34:101, labels = as.character(34:100))
ptime <- ifelse(is.na(mgus$pctime), mgus$futime, mgus$pctime)
pstat <- ifelse(is.na(mgus$pctime), 0, 1)
pfit <- pyears(Surv(ptime / 365.25, pstat) ~ temp.yr + temp.age + sex, mgus,
  data.frame = TRUE
)

# summarize model fit with tidiers
tidy(pfit)
#> # A tibble: 1,752 × 6
#>    temp.yr temp.age sex     pyears     n event
#>    <fct>   <fct>    <fct>    <dbl> <dbl> <dbl>
#>  1 71      34       female 0.00274     1     0
#>  2 68      35       female 0.00274     1     0
#>  3 72      35       female 0.00274     1     0
#>  4 69      36       female 0.00274     1     0
#>  5 73      36       female 0.00274     1     0
#>  6 69      37       female 0.00274     1     0
#>  7 70      37       female 0.00274     1     0
#>  8 74      37       female 0.00274     1     0
#>  9 70      38       female 0.00274     1     0
#> 10 71      38       female 0.00274     1     0
#> # ℹ 1,742 more rows
glance(pfit)
#> # A tibble: 1 × 3
#>   total offtable  nobs
#>   <dbl>    <dbl> <int>
#> 1  8.32    0.727   241

# if data.frame argument is not given, different information is present in
# output
pfit2 <- pyears(Surv(ptime / 365.25, pstat) ~ temp.yr + temp.age + sex, mgus)

tidy(pfit2)
#> # A tibble: 37 × 402
#>    pyears.34.female pyears.35.female pyears.36.female pyears.37.female
#>               <dbl>            <dbl>            <dbl>            <dbl>
#>  1                0                0                0                0
#>  2                0                0                0                0
#>  3                0                0                0                0
#>  4                0                0                0                0
#>  5                0                0                0                0
#>  6                0                0                0                0
#>  7                0                0                0                0
#>  8                0                0                0                0
#>  9                0                0                0                0
#> 10                0                0                0                0
#> # ℹ 27 more rows
#> # ℹ 398 more variables: pyears.38.female <dbl>, pyears.39.female <dbl>,
#> #   pyears.40.female <dbl>, pyears.41.female <dbl>,
#> #   pyears.42.female <dbl>, pyears.43.female <dbl>,
#> #   pyears.44.female <dbl>, pyears.45.female <dbl>,
#> #   pyears.46.female <dbl>, pyears.47.female <dbl>,
#> #   pyears.48.female <dbl>, pyears.49.female <dbl>, …
glance(pfit2)
#> # A tibble: 1 × 3
#>   total offtable  nobs
#>   <dbl>    <dbl> <int>
#> 1  8.32    0.727   241

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) pyears 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。