Question

我想知道R中是否有更全面的summary（）函数可能包含更多的模型指标，例如估计周围的置信区间可能是log-likelihood，AIC，BIC之类的东西。我知道在模型对象上调用其他函数来获取这些指标非常容易，但如果全部打包在摘要函数中，那么它会很酷！

Answer 1

不一定更全面，但我倾向于编写自己的汇总函数。然后我可以定制特定的应用程序。我似乎总是需要“n”，而且它没有任何可用的摘要。

sumstats<-function(x) {
  n<-NROW(x)
  mean<-mean(x)
  max<-max(x)
  min<-min (x)
  SD<- sd(x)
  hist<-hist(x)
  summary<-list(n=n,mean=mean,max=max,min=min,SD=SD)
  return(summary)
}

Answer 2

这是我在摘要函数中所希望的更多内容：

summaryRobust <- function(model){
    regOutput <- cbind( as.data.frame(summary(model)[4]), as.data.frame(confint(model)) )
   colnames(regOutput) <- c("Estimate", "Std. Error", "T-Value", "P-Value", "C.I. 2.5%", "C.I. 97.5%")

   rSq <- summary(model)$r.squared
   Adj_rSq <- summary(model)$adj.r.squared
   modelFit <- rbind(rSq, Adj_rSq)
   rownames(modelFit) <- c("R-squared", "Adjusted R-squared")
   colnames(modelFit) <- c("")

   metrics <- as.data.frame(cbind(AIC(model), BIC(model), logLik(model)))
   colnames(metrics) <- c("AIC", "BIC", "logLik")
   rownames(metrics) <- c("")

   par(mfrow=c(2,2))
   plot(model)
   out <- list(Model_Output = regOutput, Model_Fit = modelFit, Other_Metrics = metrics)
   return(out)
}

R中更全面的summary（）函数？

2 个答案: