R broom tidy.rcorr 整理 a(n) rcorr 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 rcorr
tidy(x, diagonal = FALSE, ...)

参数

x

从 Hmisc::rcorr() 返回的 rcorr 对象。

diagonal

逻辑指示是否包含相关矩阵的对角线元素，或列与其自身的相关性。对于元素， estimate 始终为 1 ， p.value 始终为 NA 。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

假设原始数据具有 A 列和 B 列。在 rcorr 的相关矩阵中，可能存在 cor(A, B) 和 cor(B, A) 的条目。这些对中只有一对会出现在整洁的输出中。

也可以看看

tidy() , Hmisc::rcorr()

值

带有列的 tibble::tibble()：

column1: 所说明的第一列的名称或索引。
column2: 所说明的第二列的名称或索引。
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。
n: 用于计算相关性的观测值数量

例子


# load libraries for models and data
library(Hmisc)
#> 
#> Attaching package: ‘Hmisc’
#> The following object is masked from ‘package:psych’:
#> 
#>     describe
#> The following object is masked from ‘package:network’:
#> 
#>     is.discrete
#> The following object is masked from ‘package:survey’:
#> 
#>     deff
#> The following object is masked from ‘package:quantreg’:
#> 
#>     latex
#> The following objects are masked from ‘package:dplyr’:
#> 
#>     src, summarize
#> The following objects are masked from ‘package:base’:
#> 
#>     format.pval, units

mat <- replicate(52, rnorm(100))

# add some NAs
mat[sample(length(mat), 2000)] <- NA

# also, column names
colnames(mat) <- c(LETTERS, letters)

# fit model
rc <- rcorr(mat)

# summarize model fit with tidiers  + visualization
td <- tidy(rc)
td
#> # A tibble: 1,326 × 5
#>    column1 column2 estimate     n p.value
#>    <chr>   <chr>      <dbl> <int>   <dbl>
#>  1 B       A        -0.0806    41 0.616  
#>  2 C       A        -0.194     38 0.242  
#>  3 C       B         0.0811    37 0.633  
#>  4 D       A        -0.451     37 0.00505
#>  5 D       B        -0.258     35 0.134  
#>  6 D       C        -0.183     35 0.292  
#>  7 E       A        -0.0593    42 0.709  
#>  8 E       B         0.0208    45 0.892  
#>  9 E       C        -0.228     44 0.136  
#> 10 E       D        -0.0134    34 0.940  
#> # ℹ 1,316 more rows

library(ggplot2)
ggplot(td, aes(p.value)) +
  geom_histogram(binwidth = .1)


ggplot(td, aes(estimate, p.value)) +
  geom_point() +
  scale_y_log10()

源代码：R/hmisc-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) rcorr 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。