参数
- x
-
htest
对象,例如stats::cor.test()
、stats::t.test()
、stats::wilcox.test()
、stats::chisq.test()
等创建的对象。 - ...
-
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:
也可以看看
tidy()
, stats::cor.test()
, stats::t.test()
, stats::wilcox.test()
, stats::chisq.test()
其他 htest 整理器:augment.htest()
、tidy.pairwise.htest()
、tidy.power.htest()
值
带有列的 tibble::tibble()
:
- alternative
-
备择假设(特征)。
- 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。
- estimate1
-
有时会计算两个估计值,例如在两个样本t-test中。
- estimate2
-
有时会计算两个估计值,例如在两个样本t-test中。
- method
-
使用的方法。
- p.value
-
与观察到的统计量相关的两侧 p 值。
- parameter
-
正在建模的参数。
- statistic
-
在回归项非零的假设中使用的 T-statistic 的值。
例子
tt <- t.test(rnorm(10))
tidy(tt)
#> # A tibble: 1 × 8
#> estimate statistic p.value parameter conf.low conf.high method
#> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <chr>
#> 1 -0.218 -0.533 0.607 9 -1.14 0.706 One Sample t-te…
#> # ℹ 1 more variable: alternative <chr>
# the glance output will be the same for each of the below tests
glance(tt)
#> # A tibble: 1 × 8
#> estimate statistic p.value parameter conf.low conf.high method
#> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <chr>
#> 1 -0.218 -0.533 0.607 9 -1.14 0.706 One Sample t-te…
#> # ℹ 1 more variable: alternative <chr>
tt <- t.test(mpg ~ am, data = mtcars)
tidy(tt)
#> # A tibble: 1 × 10
#> estimate estimate1 estimate2 statistic p.value parameter conf.low
#> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
#> 1 -7.24 17.1 24.4 -3.77 0.00137 18.3 -11.3
#> # ℹ 3 more variables: conf.high <dbl>, method <chr>, alternative <chr>
wt <- wilcox.test(mpg ~ am, data = mtcars, conf.int = TRUE, exact = FALSE)
tidy(wt)
#> # A tibble: 1 × 7
#> estimate statistic p.value conf.low conf.high method alternative
#> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <chr> <chr>
#> 1 -6.80 42 0.00187 -11.7 -2.90 Wilcoxon rank… two.sided
ct <- cor.test(mtcars$wt, mtcars$mpg)
tidy(ct)
#> # A tibble: 1 × 8
#> estimate statistic p.value parameter conf.low conf.high method
#> <dbl> <dbl> <dbl> <int> <dbl> <dbl> <chr>
#> 1 -0.868 -9.56 1.29e-10 30 -0.934 -0.744 Pearson's prod…
#> # ℹ 1 more variable: alternative <chr>
chit <- chisq.test(xtabs(Freq ~ Sex + Class, data = as.data.frame(Titanic)))
tidy(chit)
#> # A tibble: 1 × 4
#> statistic p.value parameter method
#> <dbl> <dbl> <int> <chr>
#> 1 350. 1.56e-75 3 Pearson's Chi-squared test
augment(chit)
#> # A tibble: 8 × 9
#> Sex Class .observed .prop .row.prop .col.prop .expected .resid
#> <fct> <fct> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
#> 1 Male 1st 180 0.0818 0.104 0.554 256. -4.73
#> 2 Female 1st 145 0.0659 0.309 0.446 69.4 9.07
#> 3 Male 2nd 179 0.0813 0.103 0.628 224. -3.02
#> 4 Female 2nd 106 0.0482 0.226 0.372 60.9 5.79
#> 5 Male 3rd 510 0.232 0.295 0.722 555. -1.92
#> 6 Female 3rd 196 0.0891 0.417 0.278 151. 3.68
#> 7 Male Crew 862 0.392 0.498 0.974 696. 6.29
#> 8 Female Crew 23 0.0104 0.0489 0.0260 189. -12.1
#> # ℹ 1 more variable: .std.resid <dbl>
相关用法
- R broom tidy.robustbase.glmrob 整理 a(n) glmrob 对象
- R broom tidy.acf 整理 a(n) acf 对象
- R broom tidy.robustbase.lmrob 整理 a(n) lmrob 对象
- R broom tidy.biglm 整理 a(n) biglm 对象
- R broom tidy.garch 整理 a(n) garch 对象
- R broom tidy.rq 整理 a(n) rq 对象
- R broom tidy.kmeans 整理 a(n) kmeans 对象
- R broom tidy.betamfx 整理 a(n) betamfx 对象
- R broom tidy.anova 整理 a(n) anova 对象
- R broom tidy.btergm 整理 a(n) btergm 对象
- R broom tidy.cv.glmnet 整理 a(n) cv.glmnet 对象
- R broom tidy.roc 整理 a(n) roc 对象
- R broom tidy.poLCA 整理 a(n) poLCA 对象
- R broom tidy.emmGrid 整理 a(n) emmGrid 对象
- R broom tidy.Kendall 整理 a(n) Kendall 对象
- R broom tidy.survreg 整理 a(n) survreg 对象
- R broom tidy.ergm 整理 a(n) ergm 对象
- R broom tidy.pairwise.htest 整理 a(n)pairwise.htest 对象
- R broom tidy.coeftest 整理 a(n) coeftest 对象
- R broom tidy.polr 整理 a(n) polr 对象
- R broom tidy.map 整理 a(n) Map对象
- R broom tidy.survexp 整理 a(n) survexp 对象
- R broom tidy.margins 整理 a(n) 边距对象
- R broom tidy.Arima 整理 a(n) Arima 对象
- R broom tidy.lmRob 整理 a(n) lmRob 对象
注:本文由纯净天空筛选整理自等大神的英文原创作品 Tidy/glance a(n) htest 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。