R broom tidy.speedlm 整理 a(n) speedlm 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 speedlm
tidy(x, conf.int = FALSE, conf.level = 0.95, ...)

參數

x

從 speedglm::speedlm() 返回的 speedlm 對象。

conf.int

邏輯指示是否在整理的輸出中包含置信區間。默認為 FALSE 。

conf.level

用於置信區間的置信水平(如果 conf.int = TRUE )。必須嚴格大於 0 且小於 1。默認為 0.95，對應於 95% 的置信區間。

...

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

speedglm::speedlm() , tidy.lm()

其他 speedlm 整理器：augment.speedlm()、glance.speedglm()、glance.speedlm()、tidy.speedglm()

值

帶有列的 tibble::tibble()：

conf.high: 估計置信區間的上限。
conf.low: 估計置信區間的下限。
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。
statistic: 在回歸項非零的假設中使用的 T-statistic 的值。
std.error: 回歸項的標準誤差。
term: 回歸項的名稱。

例子


# load modeling library
library(speedglm)

# fit model
mod <- speedlm(mpg ~ wt + qsec, data = mtcars, fitted = TRUE)

# summarize model fit with tidiers
tidy(mod)
#> # A tibble: 3 × 5
#>   term        estimate std.error statistic  p.value
#>   <chr>          <dbl>     <dbl>     <dbl>    <dbl>
#> 1 (Intercept)   19.7       5.25       3.76 7.65e- 4
#> 2 wt            -5.05      0.484    -10.4  2.52e-11
#> 3 qsec           0.929     0.265      3.51 1.50e- 3
glance(mod)
#> # A tibble: 1 × 11
#>   r.squared adj.r.squared statistic  p.value    df logLik   AIC   BIC
#>       <dbl>         <dbl>     <dbl>    <dbl> <int>  <dbl> <dbl> <dbl>
#> 1     0.826         0.814      69.0 9.39e-12     3  -74.4  157.  163.
#> # ℹ 3 more variables: deviance <dbl>, df.residual <int>, nobs <int>
augment(mod)
#> # A tibble: 32 × 6
#>    .rownames           mpg    wt  qsec .fitted  .resid
#>    <chr>             <dbl> <dbl> <dbl>   <dbl>   <dbl>
#>  1 Mazda RX4          21    2.62  16.5    21.8 -0.815 
#>  2 Mazda RX4 Wag      21    2.88  17.0    21.0 -0.0482
#>  3 Datsun 710         22.8  2.32  18.6    25.3 -2.53  
#>  4 Hornet 4 Drive     21.4  3.22  19.4    21.6 -0.181 
#>  5 Hornet Sportabout  18.7  3.44  17.0    18.2  0.504 
#>  6 Valiant            18.1  3.46  20.2    21.1 -2.97  
#>  7 Duster 360         14.3  3.57  15.8    16.4 -2.14  
#>  8 Merc 240D          24.4  3.19  20      22.2  2.17  
#>  9 Merc 230           22.8  3.15  22.9    25.1 -2.32  
#> 10 Merc 280           19.2  3.44  18.3    19.4 -0.185 
#> # ℹ 22 more rows

源代碼：R/speedglm-speedlm-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) speedlm 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。