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R broom tidy.coeftest 整理 a(n) coeftest 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 coeftest
tidy(x, conf.int = FALSE, conf.level = 0.95, ...)

参数

x

从 lmtest::coeftest() 返回的 coeftest 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。

...

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

值

带有列的 tibble::tibble()：

conf.high

估计置信区间的上限。

conf.low

估计置信区间的下限。

estimate

回归项的估计值。

p.value

与观察到的统计量相关的两侧 p 值。

statistic

在回归项非零的假设中使用的 T-statistic 的值。

std.error

回归项的标准误差。

term

回归项的名称。

例子


# load libraries for models and data
library(lmtest)

m <- lm(dist ~ speed, data = cars)

coeftest(m)
#> 
#> t test of coefficients:
#> 
#>              Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
#> (Intercept) -17.57909    6.75844 -2.6011  0.01232 *  
#> speed         3.93241    0.41551  9.4640 1.49e-12 ***
#> ---
#> Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
#> 
tidy(coeftest(m))
#> # A tibble: 2 × 5
#>   term        estimate std.error statistic  p.value
#>   <chr>          <dbl>     <dbl>     <dbl>    <dbl>
#> 1 (Intercept)   -17.6      6.76      -2.60 1.23e- 2
#> 2 speed           3.93     0.416      9.46 1.49e-12
tidy(coeftest(m, conf.int = TRUE))
#> # A tibble: 2 × 5
#>   term        estimate std.error statistic  p.value
#>   <chr>          <dbl>     <dbl>     <dbl>    <dbl>
#> 1 (Intercept)   -17.6      6.76      -2.60 1.23e- 2
#> 2 speed           3.93     0.416      9.46 1.49e-12

# a very common workflow is to combine lmtest::coeftest with alternate
# variance-covariance matrices via the sandwich package. The lmtest
# tidiers support this workflow too, enabling you to adjust the standard
# errors of your tidied models on the fly.
library(sandwich)

# "HC3" (default) robust SEs
tidy(coeftest(m, vcov = vcovHC))
#> # A tibble: 2 × 5
#>   term        estimate std.error statistic  p.value
#>   <chr>          <dbl>     <dbl>     <dbl>    <dbl>
#> 1 (Intercept)   -17.6      5.93      -2.96 4.72e- 3
#> 2 speed           3.93     0.428      9.20 3.64e-12

# "HC2" robust SEs
tidy(coeftest(m, vcov = vcovHC, type = "HC2"))
#> # A tibble: 2 × 5
#>   term        estimate std.error statistic  p.value
#>   <chr>          <dbl>     <dbl>     <dbl>    <dbl>
#> 1 (Intercept)   -17.6      5.73      -3.07 3.55e- 3
#> 2 speed           3.93     0.413      9.53 1.21e-12

# N-W HAC robust SEs
tidy(coeftest(m, vcov = NeweyWest))
#> # A tibble: 2 × 5
#>   term        estimate std.error statistic       p.value
#>   <chr>          <dbl>     <dbl>     <dbl>         <dbl>
#> 1 (Intercept)   -17.6      7.02      -2.50 0.0157       
#> 2 speed           3.93     0.551      7.14 0.00000000453

# the columns of the returned tibble for glance.coeftest() will vary
# depending on whether the coeftest object retains the underlying model.
# Users can control this with the "save = TRUE" argument of coeftest().
glance(coeftest(m))
#> # A tibble: 1 × 4
#>   logLik     AIC   BIC  nobs
#>   <chr>    <dbl> <dbl> <int>
#> 1 -206.578  419.  425.    50
glance(coeftest(m, save = TRUE))
#> # A tibble: 1 × 12
#>   r.squared adj.r.squared sigma statistic  p.value    df logLik   AIC
#>       <dbl>         <dbl> <dbl>     <dbl>    <dbl> <dbl>  <dbl> <dbl>
#> 1     0.651         0.644  15.4      89.6 1.49e-12     1  -207.  419.
#> # ℹ 4 more variables: BIC <dbl>, deviance <dbl>, df.residual <int>,
#> #   nobs <int>
源代码：R/lmtest-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 Tidy a(n) coeftest 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。