R broom glance.svyolr 瞥一眼 svyolr 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 svyolr
glance(x, ...)

參數

x

從 survey::svyolr() 返回的 svyolr 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、survey::svyolr()

其他序號整理器：augment.clm() , augment.polr() , glance.clmm() , glance.clm() , glance.polr() , tidy.clmm() , tidy.clm() , tidy.polr() , tidy.svyolr()

值

恰好隻有一行和一列的 tibble::tibble()：

df.residual: 剩餘自由度。
edf: 有效自由度。
nobs: 使用的觀察數。

例子

library(broom)
library(survey)

data(api)
dclus1 <- svydesign(id = ~dnum, weights = ~pw, data = apiclus1, fpc = ~fpc)
dclus1 <- update(dclus1, mealcat = cut(meals, c(0, 25, 50, 75, 100)))

m <- svyolr(mealcat ~ avg.ed + mobility + stype, design = dclus1)

m
#> Call:
#> svyolr(mealcat ~ avg.ed + mobility + stype, design = dclus1)
#> 
#> Coefficients:
#>     avg.ed   mobility     stypeH     stypeM 
#> -2.6999217  0.0325042 -1.7574715 -0.6191463 
#> 
#> Intercepts:
#>   (0,25]|(25,50]  (25,50]|(50,75] (50,75]|(75,100] 
#>        -8.857919        -6.586464        -4.924938 

tidy(m, conf.int = TRUE)
#> # A tibble: 7 × 7
#>   term           estimate std.error statistic conf.low conf.high coef.type
#>   <chr>             <dbl>     <dbl>     <dbl>    <dbl>     <dbl> <chr>    
#> 1 avg.ed          -2.70      1.13       -2.38 -4.92e+0   -0.477  coeffici…
#> 2 mobility         0.0325    0.0207      1.57 -7.98e-3    0.0730 coeffici…
#> 3 stypeH          -1.76      0.700      -2.51 -3.13e+0   -0.386  coeffici…
#> 4 stypeM          -0.619     0.310      -2.00 -1.23e+0   -0.0123 coeffici…
#> 5 (0,25]|(25,50]  -8.86      3.69       -2.40 -1.61e+1   -1.63   scale    
#> 6 (25,50]|(50,7…  -6.59      3.11       -2.12 -1.27e+1   -0.493  scale    
#> 7 (50,75]|(75,1…  -4.92      2.86       -1.72 -1.05e+1    0.687  scale

源代碼：R/survey-tidiers.R

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) svyolr 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。