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

参数

x

从 MASS::lm.ridge() 返回的 ridgelm 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)。

细节

这与 select.ridgelm 的输出类似，但它是返回而不是打印。

也可以看看

值

恰好只有一行和一列的 tibble::tibble()：

kHKB

修正的 HKB 岭常数估计

kLW

修改了岭常数的L-W估计值

lambdaGCV

选择最小化 GCV 的 lambda

例子


# load libraries for models and data
library(MASS)

names(longley)[1] <- "y"

# fit model and summarizd results
fit1 <- lm.ridge(y ~ ., longley)
tidy(fit1)
#> # A tibble: 6 × 5
#>   lambda   GCV term         estimate scale
#>    <dbl> <dbl> <chr>           <dbl> <dbl>
#> 1      0 0.128 GNP            25.4   96.2 
#> 2      0 0.128 Unemployed      3.30  90.5 
#> 3      0 0.128 Armed.Forces    0.752 67.4 
#> 4      0 0.128 Population    -11.7    6.74
#> 5      0 0.128 Year           -6.54   4.61
#> 6      0 0.128 Employed        0.786  3.40

fit2 <- lm.ridge(y ~ ., longley, lambda = seq(0.001, .05, .001))
td2 <- tidy(fit2)
g2 <- glance(fit2)

# coefficient plot
library(ggplot2)
ggplot(td2, aes(lambda, estimate, color = term)) +
  geom_line()


# GCV plot
ggplot(td2, aes(lambda, GCV)) +
  geom_line()


# add line for the GCV minimizing estimate
ggplot(td2, aes(lambda, GCV)) +
  geom_line() +
  geom_vline(xintercept = g2$lambdaGCV, col = "red", lty = 2)

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) ridgelm 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。