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R rsample reg_intervals 具有線性參數模型的置信區間的便捷函數

使用 linear-ish 參數模型的置信區間的便捷函數

用法

reg_intervals(
  formula,
  data,
  model_fn = "lm",
  type = "student-t",
  times = NULL,
  alpha = 0.05,
  filter = term != "(Intercept)",
  keep_reps = FALSE,
  ...
)

參數

formula

具有一個結果和至少一個預測變量的 R 模型公式。

data

一個 DataFrame 。

model_fn

適合的模型。允許的值為"lm"、"glm"、"survreg" 和"coxph"。後兩者需要安裝survival 軟件包。

type

自舉置信區間的類型。允許使用 "student-t" 和 "percentile" 的值。

times

引導樣本數量的單個整數。如果保留 NULL,則 1,001 用於 t-intervals,2,001 用於百分位間隔。

alpha

重要性程度。

filter

用於從最終結果中刪除行的邏輯表達式,或 NULL 以保留所有行。

keep_reps

是否應該保留每個引導樣本的單獨參數估計值?

...

傳遞給模型函數的選項(例如 family for glm() )。

包含列 "term"、".lower"、".estimate"、".upper"、".alpha" 和 ".method" 的小標題。如果 keep_reps = TRUE ,還會返回一個名為 ".replicates" 的附加列表列。

參考

戴維森,A. 和欣克利,D. (1997)。 Bootstrap 方法及其應用。劍橋:劍橋大學出版社。號碼:10.1017/CBO9780511802843

自舉置信區間,https://rsample.tidymodels.org/articles/Applications/Intervals.html

也可以看看

例子

# \donttest{
set.seed(1)
reg_intervals(mpg ~ I(1 / sqrt(disp)), data = mtcars)
#> # A tibble: 1 × 6
#>   term            .lower .estimate .upper .alpha .method  
#>   <chr>            <dbl>     <dbl>  <dbl>  <dbl> <chr>    
#> 1 I(1/sqrt(disp))   207.      249.   290.   0.05 student-t

set.seed(1)
reg_intervals(mpg ~ I(1 / sqrt(disp)), data = mtcars, keep_reps = TRUE)
#> # A tibble: 1 × 7
#>   term            .lower .estimate .upper .alpha .method       .replicates
#>   <chr>            <dbl>     <dbl>  <dbl>  <dbl> <chr>     <list<tibble[,>
#> 1 I(1/sqrt(disp))   207.      249.   290.   0.05 student-t     [1,001 × 2]
# }
源代碼:R/reg_intervals.R

相關用法


注:本文由純淨天空篩選整理自Hannah Frick等大神的英文原創作品 A convenience function for confidence intervals with linear-ish parametric models。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。