broom

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我错过了这么基本的东西 - 为什么扩大与一个模型，但不是另一个？ data(iris) library(broom) iris$cSepal.Length <- scale(iris$Sepal.Length, center = TRUE, scale = FALSE) nd <- expand.grid(Sepal.Length = seq(4, 8, 0.1), Species =

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使用每个预测器列的拟合模型个别地将结果存储在数据框中

我有一个数据框，其中包含一列响应变量和几列预测变量。我想分别使用每个预测变量对响应变量的模型进行拟合，最后创建一个包含模型系数的数据框。以前，我会做这样的： data(iris) iris_vars <- c("Sepal.Width", "Petal.Length", "Petal.Width") fits.iris <- lapply(iris_vars, function(x) {lm

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整洁的方法测试模型参数

我想比较模型性能的一堆模型使用相同的预测，但不同的模型参数。这似乎是使用broom来创建整齐输出的地方，但我无法弄清楚。下面是一些非工作的代码，可以帮助有什么建议我在想： seq(1:10) %>% do(fit = knn(train_Market, test_Market, train_Direction, k=.), score = mean(fit==test_Direction))

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R - 整齐增强置信区间

我在想如何使用broom包来计算置信区间。我所试图做的是简单的标准： set.seed(1) x <- runif(50) y <- 2.5 + (3 * x) + rnorm(50, mean = 2.5, sd = 2) dat <- data.frame(x = x, y = y) mod <- lm(y ~ x, data = dat) 使用visreg我可以积回归模型CI很

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使用add_lines（）拟合（lm（y〜x））的plot_ly（）附近的自定义R函数

我想在R中的plot_ly（）周围编写一个自定义函数。这样，我可以使用一系列散点图相同的格式和样式，但不重复的代码。 I used this page as a guide.此代码再现错误： library(plotly) my_plot <- function(x, y, ...) { require(broom) plot_ly(data = mtcars, y =

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使用扫帚包整理地图时保留区域名称

我使用栅格包中的getData函数来检索阿根廷的地图。我想使用ggplot2绘制生成的地图，所以我使用扫帚包中的整洁函数转换为数据框。这工作正常，但我不知道如何保留联邦区的名称，以便我可以在地图上使用它们。这里是我的原代码，不保留地区名称： # Original code: ################################## # get the map data from G

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R - ggplot geom_smooth facet_grid CI未显示

我很难理解为什么置信区间不显示在我的数据中。当我在另一个数据集上重现我的代码时，代码似乎正常工作。例如，在mtcars 的代码是 mtols = mtcars %>% group_by(am) %>% do(lm0 = lm(disp ~ mpg*gear + vs, data=.)) %>% augment(., lm0) %>% mutate(ymin=.fit

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使用bootstrap进行分层排列

我在尝试对排列进行分层时遇到问题。我的数据是这样的： gender party value 1 F Democrat 762 2 M Democrat 484 3 F Independent 327 4 M Independent 239 5 F Republican 468 6 M Republican 477 什么，我只是试图做的是party librar

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如何使用扫帚和dplyr将分组数据应用于分组模型？

我想做一个等同于在mtcars数据集中拟合gpm（加仑每英里= 1/mpg）到wt的模型。这看起来很容易： data(mtcars) library(dplyr) library(tidyr) library(broom) library(ggplot2) library(scales) mtcars2 <- mtcars %>% mutate(gpm = 1/m

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功能的整洁chisq.test输出用于可视化或过滤的P值

对于数据... library(productplots) library(ggmosaic) 对于代码... library(tidyverse) library(broom) 我试图创造整洁CHISQ。测试输出，以便我可以轻松过滤或可视化p值。我使用的是“快乐”的数据集（包含与任何上面列出的包）在这个例子中，如果我想条件对所有其他变量的“快乐”变量，我会隔离分类变量（我不打算在