R summary.glm 廣義線性模型擬合總結

說明

這些函數都是 methods 類的 glm 或 summary.glm 對象。

用法

## S3 method for class 'glm'
summary(object, dispersion = NULL, correlation = FALSE,
        symbolic.cor = FALSE, ...)

## S3 method for class 'summary.glm'
print(x, digits = max(3, getOption("digits") - 3),
      symbolic.cor = x$symbolic.cor,
      signif.stars = getOption("show.signif.stars"),
      show.residuals = FALSE, ...)

參數

object	類 "glm" 的對象，通常是調用 glm 的結果。
x	類 "summary.glm" 的對象，通常是調用 summary.glm 的結果。
dispersion	所用族的色散參數。當從 object 推斷時，可以是單個數值，也可以是 NULL(默認值)(請參閱“詳細信息”)。
correlation	邏輯性；如果TRUE，則返回並打印估計參數的相關矩陣。
digits	打印時使用的有效位數。
symbolic.cor	合乎邏輯的。如果 TRUE ，則以符號形式打印相關性(請參閱 symnum )而不是數字。
signif.stars	合乎邏輯的。如果 TRUE ，則為每個係數打印“重要性星星”。
show.residuals	合乎邏輯的。如果TRUE，則偏差殘差的摘要將打印在輸出的頭部。
...	傳入或傳出其他方法的進一步參數。

細節

print.summary.glm 嘗試智能地格式化係數、標準錯誤等，如果 signif.stars 是 TRUE ，則另外給出“重要性星星”。結果的 coefficients 部分給出了估計係數及其估計標準誤差及其比率。如果色散是估計的，則第三列標記為t ratio，如果色散已知(或由係列固定)，則標記為z ratio。第四列給出了 two-tailed p 值，對應於基於學生 t 或正態參考分布的 t 或 z 比率。 (色散可能是未知的，並且沒有可用於估計色散的剩餘自由度。在這種情況下，估計值為 NaN 。)

返回的對象中省略了別名係數，但由 print 方法恢複。

相關性被打印到小數點後兩位(或象征性地)：要查看實際的相關性，請直接打印summary(object)$correlation。

擬合過程中不使用 GLM 的離散度，但需要它來查找標準誤差。如果未提供 dispersion 或 NULL ，則將 binomial 和 Poisson 係列的色散視為 1，否則通過殘差卡方統計量(根據非零權重的情況計算)除以估計由剩餘自由度。

summary 可以與高斯 glm 擬合一起使用來處理具有已知誤差方差的線性回歸的情況，而 summary.lm 無法處理這種情況。

值

summary.glm 返回 "summary.glm" 類的對象，一個包含組件的列表

call	來自 object 的組件。
family	來自 object 的組件。
deviance	來自 object 的組件。
contrasts	來自 object 的組件。
df.residual	來自 object 的組件。
null.deviance	來自 object 的組件。
df.null	來自 object 的組件。
deviance.resid	偏差殘差：參見residuals.glm。
coefficients	係數、標準誤差、z-values 和 p 值矩陣。省略別名係數。
aliased	命名邏輯向量顯示原始係數是否存在混疊。
dispersion	提供的參數或推斷/估計的色散(如果前者是 NULL )。
df	模型等級和剩餘自由度數量的 3 向量，加上係數數量(包括別名係數)。
cov.unscaled	估計係數的未縮放 (dispersion = 1) 估計協方差矩陣。
cov.scaled	同上，按 dispersion 縮放。
correlation	(僅當 correlation 為 true 時。)估計係數的估計相關性。
symbolic.cor	(僅當 correlation 為 true 時。)參數 symbolic.cor 的值。

例子

## For examples see example(glm)

也可以看看

glm、summary。