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

参数

x

由 stats::summary.lm() 创建的 summary.lm 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)。

细节

tidy.summary.lm() 方法是 tidy.lm() 的潜在有用替代方法。例如，如果用户已经将大型 lm 对象转换为精简的 summary.lm 等效对象以节省内存。

也可以看看

tidy() , stats::summary.lm()

其他电影整理者：augment.glm() , augment.lm() , glance.glm() , glance.lm() , glance.summary.lm() , glance.svyglm() , tidy.glm() , tidy.lm.beta() , tidy.lm() , tidy.mlm()

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


# fit model
mod <- lm(mpg ~ wt + qsec, data = mtcars)
modsumm <- summary(mod)

# summarize model fit with tidiers
tidy(mod, conf.int = TRUE)
#> # A tibble: 3 × 7
#>   term        estimate std.error statistic  p.value conf.low conf.high
#>   <chr>          <dbl>     <dbl>     <dbl>    <dbl>    <dbl>     <dbl>
#> 1 (Intercept)   19.7       5.25       3.76 7.65e- 4    9.00      30.5 
#> 2 wt            -5.05      0.484    -10.4  2.52e-11   -6.04      -4.06
#> 3 qsec           0.929     0.265      3.51 1.50e- 3    0.387      1.47

# equivalent to the above
tidy(modsumm, conf.int = TRUE)
#> # A tibble: 3 × 7
#>   term        estimate std.error statistic  p.value conf.low conf.high
#>   <chr>          <dbl>     <dbl>     <dbl>    <dbl>    <dbl>     <dbl>
#> 1 (Intercept)   19.7       5.25       3.76 7.65e- 4    9.00      30.5 
#> 2 wt            -5.05      0.484    -10.4  2.52e-11   -6.04      -4.06
#> 3 qsec           0.929     0.265      3.51 1.50e- 3    0.387      1.47

glance(mod)
#> # 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     0.826         0.814  2.60      69.0 9.39e-12     2  -74.4  157.
#> # ℹ 4 more variables: BIC <dbl>, deviance <dbl>, df.residual <int>,
#> #   nobs <int>

# mostly the same, except for a few missing columns
glance(modsumm)
#> # A tibble: 1 × 8
#>   r.squared adj.r.squared sigma statistic  p.value    df df.residual  nobs
#>       <dbl>         <dbl> <dbl>     <dbl>    <dbl> <dbl>       <int> <dbl>
#> 1     0.826         0.814  2.60      69.0 9.39e-12     2          29    32

源代码：R/stats-summary-lm-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) summary.lm 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。