使用R语言查看模型汇总信息

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本文介绍了在R语言中查看模型汇总信息的几种方法,包括使用summary()函数获取回归系数、截距和残差,使用broom包的glance()函数获取模型评价指标如AIC、BIC,以及tidy()函数提取参数估计值和统计显著性信息。

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使用R语言查看模型汇总信息

在R语言中,我们可以使用不同的函数和方法来查看模型的汇总信息。这些汇总信息可以提供关于模型的各种统计指标和性能评估的综合概览。下面是一些常用的方法来查看模型汇总信息的示例代码:

  1. summary()函数:summary()函数是R中一个通用的函数,可以用于查看各种对象的摘要信息,包括模型对象。例如,对于线性回归模型lm,可以使用summary()函数来查看汇总信息:
# 创建线性回归模型
model <- lm(Sepal.Length ~ Sepal.Width + Petal.Length, data = iris)

# 查看模型汇总信息
summary(model)

上述代码中,我们首先创建了一个使用iris数据集的线性回归模型。然后,我们使用summary()函数来查看模型的汇总信息,包括回归系数、截距、残差等。

  1. glance()函数:glance()函数是broom包中的一个函数,用于提取模型对象的汇总统计信息。它可以提供诸如拟合优度、AIC、BIC等模型评价指标。下面是一个示例:
# 安装并加载broom包
install.packages("bro
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