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

參數

x

MASS::rlm() 返回的 rlm 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::rlm()

其他 rlm 整理器：augment.rlm() 、tidy.rlm()

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。

converged

邏輯表明模型擬合過程是否成功並收斂。

deviance

模型的偏差。

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。

sigma

殘差的估計標準誤差。

例子


# load libraries for models and data
library(MASS)

# fit model
r <- rlm(stack.loss ~ ., stackloss)

# summarize model fit with tidiers
tidy(r)
#> # A tibble: 4 × 4
#>   term        estimate std.error statistic
#>   <chr>          <dbl>     <dbl>     <dbl>
#> 1 (Intercept)  -41.0       9.81     -4.18 
#> 2 Air.Flow       0.829     0.111     7.46 
#> 3 Water.Temp     0.926     0.303     3.05 
#> 4 Acid.Conc.    -0.128     0.129    -0.992
augment(r)
#> # A tibble: 21 × 10
#>    stack.loss Air.Flow Water.Temp Acid.Conc. .fitted .resid   .hat .sigma
#>         <dbl>    <dbl>      <dbl>      <dbl>   <dbl>  <dbl>  <dbl>  <dbl>
#>  1         42       80         27         89    38.9  3.05  0.327    3.32
#>  2         37       80         27         88    39.1 -2.08  0.343    3.39
#>  3         37       75         25         90    32.8  4.18  0.155    3.26
#>  4         28       62         24         87    21.5  6.50  0.0713   3.01
#>  5         18       62         22         87    19.6 -1.65  0.0562   3.42
#>  6         18       62         23         87    20.6 -2.57  0.0835   3.38
#>  7         19       62         24         93    20.7 -1.73  0.230    3.42
#>  8         20       62         24         93    20.7 -0.731 0.230    3.44
#>  9         15       58         23         87    17.3 -2.25  0.155    3.40
#> 10         14       58         18         80    13.5  0.481 0.213    3.45
#> # ℹ 11 more rows
#> # ℹ 2 more variables: .cooksd <dbl>, .std.resid <dbl>
glance(r)
#> # A tibble: 1 × 7
#>   sigma converged logLik     AIC   BIC deviance  nobs
#>   <dbl> <lgl>     <logLik> <dbl> <dbl>    <dbl> <int>
#> 1  2.44 TRUE      -52.954   116.  121.     191.    21

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) rlm 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。