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

參數

x

從 stats::glm() 返回的 glm 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。

deviance

模型的偏差。

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。

null.deviance

零模型的偏差。

例子

g <- glm(am ~ mpg, mtcars, family = "binomial")
glance(g)
#> # A tibble: 1 × 8
#>   null.deviance df.null logLik   AIC   BIC deviance df.residual  nobs
#>           <dbl>   <int>  <dbl> <dbl> <dbl>    <dbl>       <int> <int>
#> 1          43.2      31  -14.8  33.7  36.6     29.7          30    32