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

参数

x

MASS::rlm() 返回的 rlm 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

glance() , MASS::rlm()

其他 rlm 整理器：augment.rlm() 、tidy.rlm()

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。

converged

逻辑表明模型拟合过程是否成功并收敛。

deviance

模型的偏差。

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。

sigma

残差的估计标准误差。

例子


# load libraries for models and data
library(MASS)

# fit model
r <- rlm(stack.loss ~ ., stackloss)

# summarize model fit with tidiers
tidy(r)
#> # A tibble: 4 × 4
#>   term        estimate std.error statistic
#>   <chr>          <dbl>     <dbl>     <dbl>
#> 1 (Intercept)  -41.0       9.81     -4.18 
#> 2 Air.Flow       0.829     0.111     7.46 
#> 3 Water.Temp     0.926     0.303     3.05 
#> 4 Acid.Conc.    -0.128     0.129    -0.992
augment(r)
#> # A tibble: 21 × 10
#>    stack.loss Air.Flow Water.Temp Acid.Conc. .fitted .resid   .hat .sigma
#>         <dbl>    <dbl>      <dbl>      <dbl>   <dbl>  <dbl>  <dbl>  <dbl>
#>  1         42       80         27         89    38.9  3.05  0.327    3.32
#>  2         37       80         27         88    39.1 -2.08  0.343    3.39
#>  3         37       75         25         90    32.8  4.18  0.155    3.26
#>  4         28       62         24         87    21.5  6.50  0.0713   3.01
#>  5         18       62         22         87    19.6 -1.65  0.0562   3.42
#>  6         18       62         23         87    20.6 -2.57  0.0835   3.38
#>  7         19       62         24         93    20.7 -1.73  0.230    3.42
#>  8         20       62         24         93    20.7 -0.731 0.230    3.44
#>  9         15       58         23         87    17.3 -2.25  0.155    3.40
#> 10         14       58         18         80    13.5  0.481 0.213    3.45
#> # ℹ 11 more rows
#> # ℹ 2 more variables: .cooksd <dbl>, .std.resid <dbl>
glance(r)
#> # A tibble: 1 × 7
#>   sigma converged logLik     AIC   BIC deviance  nobs
#>   <dbl> <lgl>     <logLik> <dbl> <dbl>    <dbl> <int>
#> 1  2.44 TRUE      -52.954   116.  121.     191.    21

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) rlm 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。