用“dplyr”保存残差 [英] save residuals with `dplyr`

问题描述

我想使用dplyr来对data.frame进行分组，适合线性回归，并将残差保存为原始未分组数据框中的列。

I want to use dplyr to group a data.frame, fit linear regressions and save the residuals as a column in the original, ungrouped data.frame.

这里是一个例子

> iris %>%
   select(Sepal.Length, Sepal.Width) %>%
   group_by(Species) %>%
   do(mod = lm(Sepal.Length ~ Sepal.Width, data=.)) %>%

返回：

     Species     mod
1     setosa <S3:lm>
2 versicolor <S3:lm>
3  virginica <S3:lm>

相反，我想要一个包含残差的新列的原始data.frame。

Instead, I would like the original data.frame with a new column containing residuals.

例如，

    Sepal.Length Sepal.Width  resid
1   5.1         3.5  0.04428474
2   4.9         3.0  0.18952960
3   4.7         3.2 -0.14856834
4   4.6         3.1 -0.17951937
5   5.0         3.6 -0.12476423
6   5.4         3.9  0.06808885

推荐答案

我从 http://jimhester.github.io/plyrToDplyr/ 。

r <- iris %>%
  group_by(Species) %>%
  do(model = lm(Sepal.Length ~ Sepal.Width, data=.)) %>%
  do((function(mod) {
     data.frame(resid = residuals(mod$model))
  })(.))

corrected <- cbind(iris, r)

更新另一种方法是使用 augm在扫帚软件包中使用功能：

update Another method is to use the augment function in the broom package:

r <- iris %>%
  group_by(Species) %>%
  do(augment(lm(Sepal.Length ~ Sepal.Width, data=.))

哪些返回：

Source: local data frame [150 x 10]
Groups: Species

   Species Sepal.Length Sepal.Width  .fitted    .se.fit      .resid       .hat
1   setosa          5.1         3.5 5.055715 0.03435031  0.04428474 0.02073628
2   setosa          4.9         3.0 4.710470 0.05117134  0.18952960 0.04601750
3   setosa          4.7         3.2 4.848568 0.03947370 -0.14856834 0.02738325
4   setosa          4.6         3.1 4.779519 0.04480537 -0.17951937 0.03528008
5   setosa          5.0         3.6 5.124764 0.03710984 -0.12476423 0.02420180
...

这篇关于用“dplyr”保存残差的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持IT屋！