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R broom glance.betareg 瀏覽 a(n) betareg 對象


Glance 接受模型對象並返回 tibble::tibble()，其中僅包含一行模型摘要。摘要通常是擬合優度度量、殘差假設檢驗的 p 值或模型收斂信息。

Glance 永遠不會返返回自對建模函數的原始調用的信息。這包括建模函數的名稱或傳遞給建模函數的任何參數。

Glance 不計算匯總度量。相反，它將這些計算外包給適當的方法並將結果收集在一起。有時擬合優度測量是不確定的。在這些情況下，該度量將報告為 NA 。

無論模型矩陣是否秩虧，Glance 都會返回相同的列數。如果是這樣，則不再具有明確定義值的列中的條目將使用適當類型的 NA 進行填充。

用法

# S3 method for betareg
glance(x, ...)

參數

x

通過調用 betareg::betareg() 生成的 betareg 對象。

...

附加參數。不曾用過。僅需要匹配通用簽名。注意：拚寫錯誤的參數將被吸收到 ... 中，並被忽略。如果拚寫錯誤的參數有默認值，則將使用默認值。例如，如果您傳遞 conf.lvel = 0.9 ，所有計算將使用 conf.level = 0.95 進行。這裏有兩個異常：

  • tidy() 方法在提供 exponentiate 參數時會發出警告(如果該參數將被忽略)。

  • augment() 方法在提供 newdata 參數時會發出警告(如果該參數將被忽略)。

也可以看看

值

恰好隻有一行和一列的 tibble::tibble()：

AIC

模型的 Akaike 信息準則。

BIC

模型的貝葉斯信息準則。

df.null

零模型使用的自由度。

df.residual

剩餘自由度。

logLik

模型的對數似然。 [stats::logLik()] 可能是一個有用的參考。

nobs

使用的觀察數。

pseudo.r.squared

與 R 平方統計量類似，但適用於未定義 R 平方統計量的情況。

例子


# load libraries for models and data
library(betareg)

# load dats
data("GasolineYield", package = "betareg")

# fit model
mod <- betareg(yield ~ batch + temp, data = GasolineYield)

mod
#> 
#> Call:
#> betareg(formula = yield ~ batch + temp, data = GasolineYield)
#> 
#> Coefficients (mean model with logit link):
#> (Intercept)       batch1       batch2       batch3       batch4  
#>    -6.15957      1.72773      1.32260      1.57231      1.05971  
#>      batch5       batch6       batch7       batch8       batch9  
#>     1.13375      1.04016      0.54369      0.49590      0.38579  
#>        temp  
#>     0.01097  
#> 
#> Phi coefficients (precision model with identity link):
#> (phi)  
#> 440.3  
#> 

# summarize model fit with tidiers
tidy(mod)
#> # A tibble: 12 × 6
#>    component term        estimate  std.error statistic   p.value
#>    <chr>     <chr>          <dbl>      <dbl>     <dbl>     <dbl>
#>  1 mean      (Intercept)  -6.16     0.182       -33.8  3.44e-250
#>  2 mean      batch1        1.73     0.101        17.1  2.59e- 65
#>  3 mean      batch2        1.32     0.118        11.2  3.34e- 29
#>  4 mean      batch3        1.57     0.116        13.5  8.81e- 42
#>  5 mean      batch4        1.06     0.102        10.4  4.06e- 25
#>  6 mean      batch5        1.13     0.104        11.0  6.52e- 28
#>  7 mean      batch6        1.04     0.106         9.81 1.03e- 22
#>  8 mean      batch7        0.544    0.109         4.98 6.29e-  7
#>  9 mean      batch8        0.496    0.109         4.55 5.30e-  6
#> 10 mean      batch9        0.386    0.119         3.25 1.14e-  3
#> 11 mean      temp          0.0110   0.000413     26.6  1.26e-155
#> 12 precision (phi)       440.     110.            4.00 6.29e-  5
tidy(mod, conf.int = TRUE)
#> # A tibble: 12 × 8
#>    component term        estimate  std.error statistic   p.value conf.low
#>    <chr>     <chr>          <dbl>      <dbl>     <dbl>     <dbl>    <dbl>
#>  1 mean      (Intercept)  -6.16     0.182       -33.8  3.44e-250  -6.52  
#>  2 mean      batch1        1.73     0.101        17.1  2.59e- 65   1.53  
#>  3 mean      batch2        1.32     0.118        11.2  3.34e- 29   1.09  
#>  4 mean      batch3        1.57     0.116        13.5  8.81e- 42   1.34  
#>  5 mean      batch4        1.06     0.102        10.4  4.06e- 25   0.859 
#>  6 mean      batch5        1.13     0.104        11.0  6.52e- 28   0.931 
#>  7 mean      batch6        1.04     0.106         9.81 1.03e- 22   0.832 
#>  8 mean      batch7        0.544    0.109         4.98 6.29e-  7   0.330 
#>  9 mean      batch8        0.496    0.109         4.55 5.30e-  6   0.282 
#> 10 mean      batch9        0.386    0.119         3.25 1.14e-  3   0.153 
#> 11 mean      temp          0.0110   0.000413     26.6  1.26e-155   0.0102
#> 12 precision (phi)       440.     110.            4.00 6.29e-  5 225.    
#> # ℹ 1 more variable: conf.high <dbl>
tidy(mod, conf.int = TRUE, conf.level = .99)
#> # A tibble: 12 × 8
#>    component term        estimate  std.error statistic   p.value  conf.low
#>    <chr>     <chr>          <dbl>      <dbl>     <dbl>     <dbl>     <dbl>
#>  1 mean      (Intercept)  -6.16     0.182       -33.8  3.44e-250  -6.63   
#>  2 mean      batch1        1.73     0.101        17.1  2.59e- 65   1.47   
#>  3 mean      batch2        1.32     0.118        11.2  3.34e- 29   1.02   
#>  4 mean      batch3        1.57     0.116        13.5  8.81e- 42   1.27   
#>  5 mean      batch4        1.06     0.102        10.4  4.06e- 25   0.796  
#>  6 mean      batch5        1.13     0.104        11.0  6.52e- 28   0.867  
#>  7 mean      batch6        1.04     0.106         9.81 1.03e- 22   0.767  
#>  8 mean      batch7        0.544    0.109         4.98 6.29e-  7   0.263  
#>  9 mean      batch8        0.496    0.109         4.55 5.30e-  6   0.215  
#> 10 mean      batch9        0.386    0.119         3.25 1.14e-  3   0.0803 
#> 11 mean      temp          0.0110   0.000413     26.6  1.26e-155   0.00990
#> 12 precision (phi)       440.     110.            4.00 6.29e-  5 157.     
#> # ℹ 1 more variable: conf.high <dbl>

augment(mod)
#> # A tibble: 32 × 6
#>    yield batch  temp .fitted .resid   .cooksd
#>    <dbl> <fct> <dbl>   <dbl>  <dbl>     <dbl>
#>  1 0.122 1       205  0.101   1.59  0.0791   
#>  2 0.223 1       275  0.195   1.66  0.0917   
#>  3 0.347 1       345  0.343   0.211 0.00155  
#>  4 0.457 1       407  0.508  -2.88  0.606    
#>  5 0.08  2       218  0.0797  0.109 0.0000168
#>  6 0.131 2       273  0.137  -0.365 0.00731  
#>  7 0.266 2       347  0.263   0.260 0.00523  
#>  8 0.074 3       212  0.0943 -1.77  0.0805   
#>  9 0.182 3       272  0.167   1.02  0.0441   
#> 10 0.304 3       340  0.298   0.446 0.0170   
#> # ℹ 22 more rows

glance(mod)
#> # A tibble: 1 × 7
#>   pseudo.r.squared df.null logLik   AIC   BIC df.residual  nobs
#>              <dbl>   <dbl>  <dbl> <dbl> <dbl>       <int> <int>
#> 1            0.962      30   84.8 -146. -128.          20    32

相關用法


注：本文由純淨天空篩選整理自等大神的英文原創作品 Glance at a(n) betareg object。非經特殊聲明，原始代碼版權歸原作者所有，本譯文未經允許或授權，請勿轉載或複製。