Rではじめるデータサイエンス

20.2

 

gapminder

361

20.2.4

 モデル品質

モデルの残差を調べる代わりに、一般的なモデル品質尺度で調べることもできます。前章では、

特定の尺度を計算する方法を学びました。今度は、

broom

パッケージを使って異なる方式をとります。

broom

パッケージには、モデルを整理データにする汎用関数が用意されています。

broom::glance()

を使ってモデル品質尺度を抽出します。モデルに適用すると、1行のデータフレームが得られます。

broom::glance(nz_mod)

#> r.squared adj.r.squared sigma statistic p.value df logLik

#> AIC BIC

#> 1 0.954 0.949 0.804 205 5.41e-08 2 -13.3

#> 32.6 34.1

#> devi

ance df.residual

#> 1 6.47 10

mutate()

と

unnest()

を使って、各国の行からなるデータフレームを作ることができます。

by_country %>%

mutate(glance = map(model, broom::glance)) %>%

unnest(glance)

#> # A tibble: 142

×

16

#> country continent data model

#> <fctr> <fctr> <list> <list>

#> 1 Afghanistan Asia <tibble [12

×

4]> <S3: ...