lm R汇总输出的精度

我正在使用r-exams软件包做一些练习，在练习中，我从

lm

对象打印一份摘要，并询问学生“截距的估计值是多少”。其思想是学生复制摘要输出的值，并使用该值作为正确答案。这里的问题是，我使用

coef（）

函数中的值作为正确答案，但这不是一个好主意，因为这些值的精度与

摘要

输出中显示的值的精度相差很大。以下是一个例子：

set.seed（123）
图书馆（tidyverse）
##数据生成
xbreaks 2726.8605-840.0515

由（v2.0.0）于2021年5月14日创建

假设设置了r-tests中的

explore:0.0001

，要求学生给出截距的估计值。学生将得到错误的答案，因为他将回答

2726.86

，但是

coef

的正确答案是

2726.8605

可以看出，

summary

的输出使用2位小数，而

coef（）

值的精度更高。我想知道summary使用了多少位小数，以便将相同的格式应用于

coef（）

生成的值。这将确保学生提供的答案与

摘要

输出相同

我只想这样做：

answers%格式（digits=dsum）%%>%as.numeric（）

其中，

dsum

是汇总输出也使用的位数

---

注意：需要保留4位小数的精度，因为我还向学生询问了在相同的

摘要

输出中提供的

R平方

值，因此设置

extral:0.01

不是一个好主意。此外，问题是随机产生的，估计系数的大小会发生变化，正如我注意到的，这与

摘要

输出中使用的精度直接相关。

关于R/考试中此类问题的一些有用信息：

• extral

  也可以是一个向量，以便您可以为系数和R平方等设置不同的公差

• 当问到R平方时，我通常会问“百分比”。那么，相同的公差可能适用于系数

• 我建议适当控制系数的大小，以便相应地设置

  数字

  和

  颂扬

• 就我个人而言，我通常以比我要求的学生更高的精度存储

  exsolution

  。例如，

  exsolution

  可以是

  12.345678

  ，而我只将

  exoll

  设置为

  0.01

  。这样可以确保当正确答案四舍五入到小数点后两位时，它位于由

  exsolution

  和

  extel

  确定的正确间隔内

摘要中系数格式的详细信息：

• 格式设置的确切位置并不明显：用于

  lm

  对象的

  summary（）

  方法返回类

  summary.lm

  的对象，该类对象有自己的

  print（）

  方法，该方法依次调用

  printCoefmat（）

  。后者是执行实际格式化的函数

• 在这些函数中设置

  位数时，这将控制有效位数，而不是小数位数。当系数变得相对较大时（例如，以千或更多为单位），这一点尤为重要
  
  

• 系数不是单独格式化的，而是与相应的标准误差一起格式化的。详细信息取决于

  数字

  、系数和标准误差的大小，以及是否有系数被混叠或完全为零等

• 如果没有别名/零系数，

  summary（m0）

  中的格式可以使用下面定义的

  format\u coef（m0）

  进行复制。这基本上是

  printCoefmat（）

  中的精简代码

  ---

  format\u coef
  print（摘要（m0），数字=6）
  在
  估算
  列中显示
  2726.8605
  。它默认为go
  getOption（“digits”）-3（来自
  ？summary.lm
  ），因此您可以使用
  选项（digits=9）获得相同的效果；总结（m0）。在这种情况下，如果我执行
  max（3，getOption（“数字”）–3）
  我得到4，但很明显，输出在估算列中使用了2位数字。如果我执行
  打印（摘要（m0），数字=6）
  则估算列现在获得4位数字，但
  R平方
  现在获得6位数字。我真的不明白这是怎么回事。不幸的是，它被广泛应用。我相信它不是一种完美的报告格式，更重要的是对模型进行快速总结，看看下一步该怎么做。这通常被用作报告格式，这通常是可以的，但我相信每个人在各个方面都有自己的偏好（小数、星星等），添加
  print
  参数来定制摘要的每个组成部分上的数字可能过于优化了，我同情你在这里的学术问题，但我认为学生们的问题需要明确，比如说“精度必须达到0.0001，你可能需要
  coef
  才能获得要求的精度”。或者你应该考虑接受<代码> 2726.86 /代码>作为一个可接受的答案。我记得在理解我的学生（当我教的）作业时，有类似的问题。对一些人来说，精度和有效数字的概念不清楚，需要加强；一旦完成，则有必要提供辅助方法的指导，以达到R.can
  Extral
  format_coef <- function(object, digits = max(3L, getOption("digits") - 2L)) {
    coef_se <- summary(object)$coefficients[, 1L:2L]
    digmin <- 1L + floor(log10(range(abs(coef_se))))
    format(round(coef_se, max(1L, digits - digmin)), digits = digits)[, 1L]
  }