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R broom tidy.pyears 整理 a(n) pyears 對象


Tidy 總結了有關模型組件的信息。模型組件可能是回歸中的單個項、單個假設、聚類或類。 tidy 所認為的模型組件的確切含義因模型而異，但通常是不言而喻的。如果模型具有多種不同類型的組件，您將需要指定要返回哪些組件。

用法

# S3 method for pyears
tidy(x, ...)

參數

x

從 survival::pyears() 返回的 pyears 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)。

細節

僅當存在 ratetable 項時，expected 才會出現在輸出中。

如果 data.frame = TRUE 參數提供給 pyears ，則這隻是 x$data 的內容。

值

帶有列的 tibble::tibble()：

expected

預期事件數量。

pyears

Person-years曝光。

n

貢獻時間的受試者數量

event

觀察到的事件數

例子


# load libraries for models and data
library(survival)

# generate and format data
temp.yr <- tcut(mgus$dxyr, 55:92, labels = as.character(55:91))
temp.age <- tcut(mgus$age, 34:101, labels = as.character(34:100))
ptime <- ifelse(is.na(mgus$pctime), mgus$futime, mgus$pctime)
pstat <- ifelse(is.na(mgus$pctime), 0, 1)
pfit <- pyears(Surv(ptime / 365.25, pstat) ~ temp.yr + temp.age + sex, mgus,
  data.frame = TRUE
)

# summarize model fit with tidiers
tidy(pfit)
#> # A tibble: 1,752 × 6
#>    temp.yr temp.age sex     pyears     n event
#>    <fct>   <fct>    <fct>    <dbl> <dbl> <dbl>
#>  1 71      34       female 0.00274     1     0
#>  2 68      35       female 0.00274     1     0
#>  3 72      35       female 0.00274     1     0
#>  4 69      36       female 0.00274     1     0
#>  5 73      36       female 0.00274     1     0
#>  6 69      37       female 0.00274     1     0
#>  7 70      37       female 0.00274     1     0
#>  8 74      37       female 0.00274     1     0
#>  9 70      38       female 0.00274     1     0
#> 10 71      38       female 0.00274     1     0
#> # ℹ 1,742 more rows
glance(pfit)
#> # A tibble: 1 × 3
#>   total offtable  nobs
#>   <dbl>    <dbl> <int>
#> 1  8.32    0.727   241

# if data.frame argument is not given, different information is present in
# output
pfit2 <- pyears(Surv(ptime / 365.25, pstat) ~ temp.yr + temp.age + sex, mgus)

tidy(pfit2)
#> # A tibble: 37 × 402
#>    pyears.34.female pyears.35.female pyears.36.female pyears.37.female
#>               <dbl>            <dbl>            <dbl>            <dbl>
#>  1                0                0                0                0
#>  2                0                0                0                0
#>  3                0                0                0                0
#>  4                0                0                0                0
#>  5                0                0                0                0
#>  6                0                0                0                0
#>  7                0                0                0                0
#>  8                0                0                0                0
#>  9                0                0                0                0
#> 10                0                0                0                0
#> # ℹ 27 more rows
#> # ℹ 398 more variables: pyears.38.female <dbl>, pyears.39.female <dbl>,
#> #   pyears.40.female <dbl>, pyears.41.female <dbl>,
#> #   pyears.42.female <dbl>, pyears.43.female <dbl>,
#> #   pyears.44.female <dbl>, pyears.45.female <dbl>,
#> #   pyears.46.female <dbl>, pyears.47.female <dbl>,
#> #   pyears.48.female <dbl>, pyears.49.female <dbl>, …
glance(pfit2)
#> # A tibble: 1 × 3
#>   total offtable  nobs
#>   <dbl>    <dbl> <int>
#> 1  8.32    0.727   241

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 Tidy a(n) pyears 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。