broom

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考虑以下几点： library(tidyverse) library(broom) tidy.quants <- mtcars %>% nest(-cyl) %>% mutate(quantiles = map(data, ~ quantile(.$mpg))) %>% unnest(map(quantiles, tidy)) tidy.quants #>

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使用purrr map2函数的线性模型中的多个预测变量

我的问题与this one类似，但现在我试图使用一个有多个预测变量的模型，并且我无法弄清楚如何将新数据导入预测函数。 library(dplyr) library(lubridate) library(purrr) library(tidyr) library(broom) set.seed(1234) 首先我创建星期的以次 wks = seq(as.Date("2010-01-0

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如何根据条件绘制（嵌套）回归模型的回归系数（或模型参数的其他估计值）？

我试图从（嵌套的）数据框（条件）绘制回归系数，为此我为每个条件中的嵌套数据运行四个回归模型（带有多个预测变量）。绘制每个模型每个条件的R平方值（参见示例），但现在我想首先根据条件绘制x1的回归系数（b为x1，按降序排列），然后对x2绘制相同的（或甚至由预测者号码），有人可以帮助我与代码？绘制的R 示例 - 多个型号平方值： # creating data example library(mo

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我有很好的静态法的感觉

我有班的国家有城市集合。在客户端我用的WebMethod [WebMethod] public void AddCity(string countryCode,string name) { MyFacade.AddCity(countryCode,name); } 在门面我有方法 public void AddCity(string countryCode,string name)

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TukeyHSD和multcompView与dplyr和扫帚在R

它在broom网站中提到它可用于TukeyHSD和multcomp（请参阅here）。然而，我不知道如何使用broom代替TukeyHSD和multcomp。参见下面给出的MWE。 df1 <- data.frame( Rep = factor(rep(1:3, each = 4, times = 2)), Trt = rep(paste0("T", 1:4), times =

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如何从purrr :: map2中获得“整齐”结果？

给出一个包含有相同的变量的不同的变量（即A1, A2, B1, B2） library(purrr) library(tidyr) library(broom) set.seed(123) my_df = data.frame(matrix(rnorm(80), nrow=10)) colnames(my_df) <- c("A1_BEFORE", "A1_AFTER", "A2_B

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为多个阅读器整理重复的组内关联

在我的数据集中，我有5个读者在多天内重复分类测试（0,1或2）。在每一天，5个实际分类测试中只有2-3个读者。 library(tidyverse) library(broom) df <- tibble(day = rep(1:10,10)) %>% arrange(day) %>% mutate(reader1 = rep(c(1, 2, 0, 0, 2, NA,

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错误的纬度/长使用fortify，扫帚::整洁

我在扫帚::整齐功能有一些麻烦。这可能是特定于我的shapefile（这是阿拉斯加所有河流的地图）。我使用readOGR函数加载该文件，然后使用扫帚::整齐函数空间数据强化成数据帧。 shp_points <- tidy(shp, region="group") 这一切似乎工作。当我使用ggplot绘制点时，它给了我一张空间上合理的地图。 ggplot(data=shape_points,

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如何用lm，do，broom和dplyr组来计算回归？

考虑这个简单的例子 > dataframe <- data_frame(id = c(1,2,3,4,5,6), + group = c(1,1,1,2,2,2), + value = c(200,400,120,300,100,100)) > dataframe # A tibble: 6 x 3 id group value <dbl> <d

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如何在dplyr中运行nlxb和wrapnls？

我想，以适应使用dplyr和broom（最终mclapply）并行使用wrapnls许多非线性配合，但我从nlxb得到一个解析计算错误： Error in parse(text = joe) (from #11) : <text>:1:6: unexpected input 1: b1.10% <- 20 我得到同时使用do这个错误lapply方法。 library(nlmrt) libr