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R broom glance.negbin 看一眼 negbin 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 negbin
glance(x, ...)

參數

x

MASS::glm.nb() 返回的 negbin 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

glance() , MASS::glm.nb()

其他glm.nb整理器：tidy.negbin()

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


# load libraries for models and data
library(MASS)

# fit model
r <- glm.nb(Days ~ Sex / (Age + Eth * Lrn), data = quine)

# summarize model fit with tidiers
tidy(r)
#> # A tibble: 14 × 5
#>    term            estimate std.error statistic  p.value
#>    <chr>              <dbl>     <dbl>     <dbl>    <dbl>
#>  1 (Intercept)       3.02       0.297    10.2   2.89e-24
#>  2 SexM             -0.475      0.396    -1.20  2.29e- 1
#>  3 SexF:AgeF1       -0.709      0.323    -2.19  2.83e- 2
#>  4 SexM:AgeF1       -0.724      0.330    -2.19  2.85e- 2
#>  5 SexF:AgeF2       -0.615      0.371    -1.66  9.78e- 2
#>  6 SexM:AgeF2        0.628      0.274     2.30  2.17e- 2
#>  7 SexF:AgeF3       -0.342      0.327    -1.05  2.95e- 1
#>  8 SexM:AgeF3        1.15       0.314     3.67  2.46e- 4
#>  9 SexF:EthN        -0.0731     0.265    -0.276 7.83e- 1
#> 10 SexM:EthN        -0.679      0.256    -2.65  8.07e- 3
#> 11 SexF:LrnSL        0.944      0.322     2.93  3.43e- 3
#> 12 SexM:LrnSL        0.239      0.336     0.712 4.76e- 1
#> 13 SexF:EthN:LrnSL  -1.36       0.377    -3.60  3.16e- 4
#> 14 SexM:EthN:LrnSL   0.761      0.441     1.73  8.45e- 2
glance(r)
#> # A tibble: 1 × 8
#>   null.deviance df.null logLik      AIC   BIC deviance df.residual  nobs
#>           <dbl>   <int> <logLik>  <dbl> <dbl>    <dbl>       <int> <int>
#> 1          235.     145 -531.5125 1093. 1138.     168.         132   146

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) negbin 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。