glance

線形モデルの当てはまりの尺度

概要

　R言語の bloom::glance() をオマージュした関数で、sm.ols() や smf.logit() などで推定されたモデルを pands.DataFrame に変換します。

glance(x)

引数 Argument

• x（必須）
  　sm.ols() もしくは smf.logit() などで作成された分析結果のオブジェクト。

返り値 Value

　モデルの当てはまり（goodness of fit）の尺度を各列に持つ pands.DataFrame が出力されます。表示される指標はモデルの種類によって異なります。

使用例 Examples

import pandas as pd
import numpy as np
from palmerpenguins import load_penguins
import statsmodels.formula.api as smf

import py4stats as py4st
penguins = load_penguins() # サンプルデータの読み込み

# 線形回帰の場合
fit_lm1 = smf.ols('body_mass_g ~ bill_length_mm + species', data = penguins).fit()

pd.set_option('display.expand_frame_repr', False)
print(py4st.glance(fit_lm1).round(4))
#>    rsquared  rsquared_adj  nobs  df     sigma  F_values  p_values        AIC        BIC
#> 0    0.7829         0.781   342   3  375.3251  406.2735       0.0  5029.1406  5044.4798

# ロジスティック回帰の場合
penguins['female'] = np.where(penguins['sex'] == 'female', 1, 0)
fit_logit1 = smf.logit('female ~ body_mass_g + bill_length_mm + bill_depth_mm', data = penguins).fit()

print(py4st.glance(fit_logit1).round(4))
#>    prsquared   LL-Null  df_null    logLik       AIC      BIC  deviance  df_resid  df_model  nobs
#> 0     0.5647 -236.8458      341 -103.1079  214.2157  229.555  206.2157       338         3   342

注意点

参考にしたR言語の bloom::glance() は様々な種類のモデルに対応したジェネリック関数として定義されていますが、py4st.glance() は現段階では限られたモデルにしか対応していません。py4st.glance() のメソッドが定義されているオブジェクトのクラスを確認するには次のコードを実行して下さい。

import py4stats as py4st
list(py4st.glance.registry.keys())

---

Return to Function reference.