R broom tidy.rcorr 整理 a(n) rcorr 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 rcorr
tidy(x, diagonal = FALSE, ...)

參數

x

從 Hmisc::rcorr() 返回的 rcorr 對象。

diagonal

邏輯指示是否包含相關矩陣的對角線元素，或列與其自身的相關性。對於元素， estimate 始終為 1 ， p.value 始終為 NA 。默認為 FALSE 。

...

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

假設原始數據具有 A 列和 B 列。在 rcorr 的相關矩陣中，可能存在 cor(A, B) 和 cor(B, A) 的條目。這些對中隻有一對會出現在整潔的輸出中。

也可以看看

tidy() , Hmisc::rcorr()

值

帶有列的 tibble::tibble()：

column1: 所說明的第一列的名稱或索引。
column2: 所說明的第二列的名稱或索引。
estimate: 回歸項的估計值。
p.value: 與觀察到的統計量相關的兩側 p 值。
n: 用於計算相關性的觀測值數量

例子


# load libraries for models and data
library(Hmisc)
#> 
#> Attaching package: ‘Hmisc’
#> The following object is masked from ‘package:psych’:
#> 
#>     describe
#> The following object is masked from ‘package:network’:
#> 
#>     is.discrete
#> The following object is masked from ‘package:survey’:
#> 
#>     deff
#> The following object is masked from ‘package:quantreg’:
#> 
#>     latex
#> The following objects are masked from ‘package:dplyr’:
#> 
#>     src, summarize
#> The following objects are masked from ‘package:base’:
#> 
#>     format.pval, units

mat <- replicate(52, rnorm(100))

# add some NAs
mat[sample(length(mat), 2000)] <- NA

# also, column names
colnames(mat) <- c(LETTERS, letters)

# fit model
rc <- rcorr(mat)

# summarize model fit with tidiers  + visualization
td <- tidy(rc)
td
#> # A tibble: 1,326 × 5
#>    column1 column2 estimate     n p.value
#>    <chr>   <chr>      <dbl> <int>   <dbl>
#>  1 B       A        -0.0806    41 0.616  
#>  2 C       A        -0.194     38 0.242  
#>  3 C       B         0.0811    37 0.633  
#>  4 D       A        -0.451     37 0.00505
#>  5 D       B        -0.258     35 0.134  
#>  6 D       C        -0.183     35 0.292  
#>  7 E       A        -0.0593    42 0.709  
#>  8 E       B         0.0208    45 0.892  
#>  9 E       C        -0.228     44 0.136  
#> 10 E       D        -0.0134    34 0.940  
#> # ℹ 1,316 more rows

library(ggplot2)
ggplot(td, aes(p.value)) +
  geom_histogram(binwidth = .1)


ggplot(td, aes(estimate, p.value)) +
  geom_point() +
  scale_y_log10()

源代碼：R/hmisc-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 Tidy a(n) rcorr 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。