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R broom glance.fitdistr 瀏覽 a(n) fitdistr 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 fitdistr
glance(x, ...)

參數

x

MASS::fitdistr() 返回的 fitdistr 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

tidy() , MASS::fitdistr()

其他 fitdistr 整理器：tidy.fitdistr()

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。

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。

例子


# load libraries for models and data
library(MASS)

# generate data
set.seed(2015)
x <- rnorm(100, 5, 2)

#  fit models
fit <- fitdistr(x, dnorm, list(mean = 3, sd = 1))
#> Warning: NaNs produced
#> Warning: NaNs produced
#> Warning: NaNs produced
#> Warning: NaNs produced
#> Warning: NaNs produced
#> Warning: NaNs produced
#> Warning: NaNs produced
#> Warning: NaNs produced
#> Warning: NaNs produced

# summarize model fit with tidiers
tidy(fit)
#> # A tibble: 2 × 3
#>   term  estimate std.error
#>   <chr>    <dbl>     <dbl>
#> 1 mean      4.90     0.201
#> 2 sd        2.01     0.142
glance(fit)
#> # A tibble: 1 × 4
#>   logLik      AIC   BIC  nobs
#>   <logLik>  <dbl> <dbl> <int>
#> 1 -211.6533  427.  433.   100

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) fitdistr 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。