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R broom tidy.boot 整理 a(n) 引导对象


Tidy 总结了有关模型组件的信息。模型组件可能是回归中的单个项、单个假设、聚类或类。 tidy 所认为的模型组件的确切含义因模型而异，但通常是不言而喻的。如果模型具有多种不同类型的组件，您将需要指定要返回哪些组件。

用法

# S3 method for boot
tidy(
  x,
  conf.int = FALSE,
  conf.level = 0.95,
  conf.method = c("perc", "bca", "basic", "norm"),
  exponentiate = FALSE,
  ...
)

参数

x

boot::boot() 对象。

conf.int

逻辑指示是否在整理的输出中包含置信区间。默认为 FALSE 。

conf.level

用于置信区间的置信水平(如果 conf.int = TRUE )。必须严格大于 0 且小于 1。默认为 0.95，对应于 95% 的置信区间。

conf.method

传递给 boot::boot.ci() 的 type 参数。默认为 "perc" 。允许的类型为 "perc" 、 "basic" 、 "bca" 和 "norm" 。不支持 "stud" 或 "all" 。

exponentiate

逻辑指示是否对系数估计值取幂。这对于逻辑回归和多项回归来说是典型的，但如果没有 log 或 logit 链接，那么这是一个坏主意。默认为 FALSE 。

...

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

如果向 boot 函数提供了权重，则包含 estimate 列，显示加权引导估计，并且标准误差是该估计的。

如果 "boot" 对象中没有原始统计信息，例如使用 orig.t = FALSE 调用 tsboot，则省略 original 和 statistic 列，仅显示 estimate 和 std.error 列。

值

带有列的 tibble::tibble()：

bias

统计数据的偏差。

std.error

回归项的标准误差。

term

回归项的名称。

statistic

统计的原始值。

例子


# load modeling library
library(boot)
#> 
#> Attaching package: ‘boot’
#> The following object is masked from ‘package:speedglm’:
#> 
#>     control
#> The following object is masked from ‘package:robustbase’:
#> 
#>     salinity
#> The following object is masked from ‘package:car’:
#> 
#>     logit
#> The following object is masked from ‘package:survival’:
#> 
#>     aml

clotting <- data.frame(
  u = c(5, 10, 15, 20, 30, 40, 60, 80, 100),
  lot1 = c(118, 58, 42, 35, 27, 25, 21, 19, 18),
  lot2 = c(69, 35, 26, 21, 18, 16, 13, 12, 12)
)

# fit models
g1 <- glm(lot2 ~ log(u), data = clotting, family = Gamma)

bootfun <- function(d, i) {
  coef(update(g1, data = d[i, ]))
}

bootres <- boot(clotting, bootfun, R = 999)

# summarize model fits with tidiers
tidy(g1, conf.int = TRUE)
#> # A tibble: 2 × 7
#>   term        estimate std.error statistic      p.value conf.low conf.high
#>   <chr>          <dbl>     <dbl>     <dbl>        <dbl>    <dbl>     <dbl>
#> 1 (Intercept)  -0.0239  0.00133      -18.0      4.00e-7  -0.0265   -0.0213
#> 2 log(u)        0.0236  0.000577      40.9      1.36e-9   0.0225    0.0247
tidy(bootres, conf.int = TRUE)
#> # A tibble: 2 × 6
#>   term        statistic      bias std.error conf.low conf.high
#>   <chr>           <dbl>     <dbl>     <dbl>    <dbl>     <dbl>
#> 1 (Intercept)   -0.0239 -0.00171    0.00336  -0.0328   -0.0222
#> 2 log(u)         0.0236  0.000504   0.00107   0.0227    0.0265
源代码：R/boot-tidiers.R

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注：本文由纯净天空筛选整理自等大神的英文原创作品 Tidy a(n) boot 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。