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R broom tidy.pyears 整理 a(n) pyears 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 pyears
tidy(x, ...)

参数

x

从 survival::pyears() 返回的 pyears 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)。

细节

仅当存在 ratetable 项时，expected 才会出现在输出中。

如果 data.frame = TRUE 参数提供给 pyears ，则这只是 x$data 的内容。

值

带有列的 tibble::tibble()：

expected

预期事件数量。

pyears

Person-years曝光。

n

贡献时间的受试者数量

event

观察到的事件数

例子


# load libraries for models and data
library(survival)

# generate and format data
temp.yr <- tcut(mgus$dxyr, 55:92, labels = as.character(55:91))
temp.age <- tcut(mgus$age, 34:101, labels = as.character(34:100))
ptime <- ifelse(is.na(mgus$pctime), mgus$futime, mgus$pctime)
pstat <- ifelse(is.na(mgus$pctime), 0, 1)
pfit <- pyears(Surv(ptime / 365.25, pstat) ~ temp.yr + temp.age + sex, mgus,
  data.frame = TRUE
)

# summarize model fit with tidiers
tidy(pfit)
#> # A tibble: 1,752 × 6
#>    temp.yr temp.age sex     pyears     n event
#>    <fct>   <fct>    <fct>    <dbl> <dbl> <dbl>
#>  1 71      34       female 0.00274     1     0
#>  2 68      35       female 0.00274     1     0
#>  3 72      35       female 0.00274     1     0
#>  4 69      36       female 0.00274     1     0
#>  5 73      36       female 0.00274     1     0
#>  6 69      37       female 0.00274     1     0
#>  7 70      37       female 0.00274     1     0
#>  8 74      37       female 0.00274     1     0
#>  9 70      38       female 0.00274     1     0
#> 10 71      38       female 0.00274     1     0
#> # ℹ 1,742 more rows
glance(pfit)
#> # A tibble: 1 × 3
#>   total offtable  nobs
#>   <dbl>    <dbl> <int>
#> 1  8.32    0.727   241

# if data.frame argument is not given, different information is present in
# output
pfit2 <- pyears(Surv(ptime / 365.25, pstat) ~ temp.yr + temp.age + sex, mgus)

tidy(pfit2)
#> # A tibble: 37 × 402
#>    pyears.34.female pyears.35.female pyears.36.female pyears.37.female
#>               <dbl>            <dbl>            <dbl>            <dbl>
#>  1                0                0                0                0
#>  2                0                0                0                0
#>  3                0                0                0                0
#>  4                0                0                0                0
#>  5                0                0                0                0
#>  6                0                0                0                0
#>  7                0                0                0                0
#>  8                0                0                0                0
#>  9                0                0                0                0
#> 10                0                0                0                0
#> # ℹ 27 more rows
#> # ℹ 398 more variables: pyears.38.female <dbl>, pyears.39.female <dbl>,
#> #   pyears.40.female <dbl>, pyears.41.female <dbl>,
#> #   pyears.42.female <dbl>, pyears.43.female <dbl>,
#> #   pyears.44.female <dbl>, pyears.45.female <dbl>,
#> #   pyears.46.female <dbl>, pyears.47.female <dbl>,
#> #   pyears.48.female <dbl>, pyears.49.female <dbl>, …
glance(pfit2)
#> # A tibble: 1 × 3
#>   total offtable  nobs
#>   <dbl>    <dbl> <int>
#> 1  8.32    0.727   241

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) pyears 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。