在R中用扫帚和dplyr进行多步回归
我正在寻找一种在R中使用BROOM和DPLYR执行多步回归的方法。我使用多步回归作为回归分析的占位符，在这些占位符中，您可以集成以前回归模型的最终回归模型元素，如FIT或残差。工具变量(IV)回归的2SLS方法就是这种多步回归的一个例子。 我的(分组)数据如下： df
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broom相关内容
使用ggplot2绘制具有多个子多边形和孔的空间多边形
我想用ggplot2中的孔从库sp中绘制SpatialPolygons。 多亏了其他关于堆栈溢出的问题，我知道在处理顺时针写入的多边形时允许这样做： http://stackoverflow.com/questions/12047643/geom-polygon-with-multiple-hole/12051278#12051278 事实上，当使用broom::tidy(替换ggplot2:
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来自扫帚输出的具有多个模型的格式化乳胶回归表?
我有几个模型，例如下面的示例，我有估计、标准误差、p 值、r2 等作为整洁格式的 data.frames，但我没有原始模型对象(运行分析在不同的机器上). 需要(扫帚)型号
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使用 dplyr::group_by() 对每个组进行 loess 回归
好的，我在挥舞白旗. 我正在尝试对我的数据集计算 loess 回归. 我希望 loess 计算一组不同的点，为每个组绘制一条平滑线. 问题是 loess 计算是在逃避 dplyr::group_by 函数，所以 loess 回归是在整个数据集上计算的. 互联网搜索让我相信这是因为 dplyr::group_by 不应该以这种方式工作. 我只是不知道如何在每个组的基础上
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R-方差分析提取 p_value 的一种方式
我正在尝试对数据集的几行进行单向方差分析，然后提取 p_value 以供以后使用. 这是我所做的: anova 使用这个公式，我可以提取 pvalue 但它带有其他元素: $`1414_at`Pr(＞F)bt.factor 0.7871残差 我想要的结果只是列表中的这个.我怎么能提取它? 解决方案 考虑使用 broom.使用 tidy()，您只能提取 p.value 字段:
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如何从多元回归模型中提取置信区间?
我正在提取两个不同组的回归结果，如下面的示例所示.在 temp data.frame 中，我得到了估计值、std.error、统计量和 p 值.但是，我没有得到置信区间.有没有一种简单的方法可以提取它们? df %do(model1 = tidy(lm(a ~ b + c + d, data = .))) %>%收集(模型名称，模型，-组)%>%取消嵌套() 解决方案 您正在整理 lm 对
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向现有模型提供新数据并使用 broom::augment 添加预测
我正在使用 tidyverse、broom 和 purrr 按组将模型拟合到某些数据.然后我尝试使用这个模型来预测一些新数据，再次按组.broom 的 'augment' 函数不仅可以很好地添加预测，还可以很好地添加其他值，例如 std 错误等.但是，我无法让 'augment' 函数使用新数据而不是旧数据.结果，我的两组预测完全相同.问题是 - 如何使“增强"使用新数据而不是旧数据(用于拟合模型
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将数据帧列表传递到lm()并查看结果
我有三个数据帧，dfLON，dfMOS和dfATA.每个都具有相同的变量:y 是连续变量，a、b 和 c 是二元分类变量，还有一些 NA. 我想建立单独的线性回归模型，每个数据集一个. 使用我当前的代码，我设法制作了一个数据帧列表，并将其传递给lm().但是，是否有比 fitdfLON
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从扫帚输出中格式化带有多个模型的乳胶回归表?
我有几个模型，例如下面的示例，我以整齐的格式将估计值，标准误差，p值，r2等作为data.frames，但是我没有原始模型对象(运行了分析在另一台机器上). require(扫帚)型号
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prais.winsten的工作方式会导致观星者和扫帚(r)
软件包"prais" 包含函数 prais.winsten ，用于使用Prais Winsten估计器运行回归模型.但是， stargazer 和 broom 软件包似乎都不能与 prais.winsten 函数的结果一起使用. 拟合表格的模型后 pw
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如何使用扫帚和dplyr拟合多列上的分布
我有以下数据: library(dplyr)#>#>附件包:"dplyr"#>以下对象被'package:stats'屏蔽:#>#>过滤器，滞后#>以下对象从"package:base"中屏蔽:#>#>相交，setdiff，setequal，联合set.seed(1)df
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分组因子超过两个级别的分组t检验
我有以下数据框: 结构(列表(名称= c("BACKGROUND_VL_1_100_H"，"BACKGROUND_VL_1_100_G"，"BACKGROUND_VL_1_100_F"，"BACKGROUND_VL_1_100_E"，"BACKGROUND_VL_1_100_D"，"BACKGROUND_VL_1_100_C"，"BACKGROUND_VL_1_100_B"，"BACKGROUN
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使用tidyverse和broom进行许多回归:相同的因变量，不同的自变量
此链接显示在我们具有相同的自变量但可能存在许多不同因变量的情况下如何回答我的问题:
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如何在扫帚包的tidy()函数输出中添加星号?
我一直在R中使用扫帚包的 tidy()函数来打印我的模型摘要. 但是， tidy()函数返回不带星星的p值，这使许多习惯于在模型摘要中看到星星的人感到有些奇怪. 有人知道一种在输出中添加星星的方法吗? 解决方案 我们可以使用来自 gtools 的便捷函数 stars.pval 来实现 库(gtools)图书馆(扫帚)图书馆(dplyr)数据(mtcars)mtcars％>％l
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将具有9个变量的lm()模型组合的所有可能的broom :: glance统计信息放入R中的数据框
由于我只是在学习R，所以我不确定如何解决这个问题.我正在尝试获取一个显示以下内容的数据框: 型号|adj.r.squared |西格玛|统计df---------------------------------------------------模型1 |0.465 |0.437 |459.0.|8型号2 |0.0465 |0.0437 |659.0.|7 我正在使用 broom 包，以便通
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扫帚整理不从主题模型中找到LDA的方法
直接从“使用R进行文本挖掘”中运行此脚本， library（topicmodels） 库（扫帚） data（“ AssociatedPress”） ap_lda
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R-整洁地增加置信区间
我想知道如何使用扫帚包计算置信区间。 我要尝试的操作很简单且标准： set.seed（1） x
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查找grouped_by的线性模型的预测
我想基于适合训练数据集的模型来获取预测值。我以前已经做过，但是现在我有了一个分组因子，这使我不满意。我想根据每种环境的种群预测生物量。 library（tidyverse） fit_mods％ do（模型= lm（生物量〜聚（种群，2），数据=。）） 最终，我将要找出哪个种群的生物量最大。通常，我会通过创建一个网格
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将嵌套的小标题的所有列取消嵌套到小标题列表
我正在为数据集中的每个组拟合模型。我通过分组变量嵌套数据，然后使用map将模型拟合到每个组。然后，将整理过的模型信息作为列存储在嵌套的小块中。 我想将这些列中的每一个另存为自己的文件，此示例将它们保存为工作表在Excel工作簿中。 是否有一种方法可以不将每个列都嵌套为新小标题？是否可以立即将所有列都取消嵌套到新的小标题列表中？可以在其他功能（例如编写excel文件）中使用的那个吗？
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在ggplot中绘制连续协变量的预测生存曲线
如何在cox比例风险模型中绘制连续协变量代表值的生存曲线？具体来说，我想在ggplot中使用“ survfit.cox”“ survfit”对象进行此操作。 这个问题似乎已经得到了解答，但是我用“ survfit”和“ newdata”（以及许多其他搜索）搜索了SO中的所有内容条款）。到目前为止，这是最接近回答我的问题的线索： Plot Kaplan -Meier进行Cox回归 与该帖
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