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

参数

x

从 survey::svyolr() 返回的 svyolr 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

tidy、survey::svyolr()

其他序号整理器：augment.clm() , augment.polr() , glance.clmm() , glance.clm() , glance.polr() , tidy.clmm() , tidy.clm() , tidy.polr() , tidy.svyolr()

值

恰好只有一行和一列的 tibble::tibble()：

df.residual: 剩余自由度。
edf: 有效自由度。
nobs: 使用的观察数。

例子

library(broom)
library(survey)

data(api)
dclus1 <- svydesign(id = ~dnum, weights = ~pw, data = apiclus1, fpc = ~fpc)
dclus1 <- update(dclus1, mealcat = cut(meals, c(0, 25, 50, 75, 100)))

m <- svyolr(mealcat ~ avg.ed + mobility + stype, design = dclus1)

m
#> Call:
#> svyolr(mealcat ~ avg.ed + mobility + stype, design = dclus1)
#> 
#> Coefficients:
#>     avg.ed   mobility     stypeH     stypeM 
#> -2.6999217  0.0325042 -1.7574715 -0.6191463 
#> 
#> Intercepts:
#>   (0,25]|(25,50]  (25,50]|(50,75] (50,75]|(75,100] 
#>        -8.857919        -6.586464        -4.924938 

tidy(m, conf.int = TRUE)
#> # A tibble: 7 × 7
#>   term           estimate std.error statistic conf.low conf.high coef.type
#>   <chr>             <dbl>     <dbl>     <dbl>    <dbl>     <dbl> <chr>    
#> 1 avg.ed          -2.70      1.13       -2.38 -4.92e+0   -0.477  coeffici…
#> 2 mobility         0.0325    0.0207      1.57 -7.98e-3    0.0730 coeffici…
#> 3 stypeH          -1.76      0.700      -2.51 -3.13e+0   -0.386  coeffici…
#> 4 stypeM          -0.619     0.310      -2.00 -1.23e+0   -0.0123 coeffici…
#> 5 (0,25]|(25,50]  -8.86      3.69       -2.40 -1.61e+1   -1.63   scale    
#> 6 (25,50]|(50,7…  -6.59      3.11       -2.12 -1.27e+1   -0.493  scale    
#> 7 (50,75]|(75,1…  -4.92      2.86       -1.72 -1.05e+1    0.687  scale

源代码：R/survey-tidiers.R

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) svyolr 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。