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    使用purrr map2函數的線性模型中的多個預測變量

    我的問題與this one類似，但現在我試圖使用一個有多個預測變量的模型，並且我無法弄清楚如何將新數據導入預測函數。 library(dplyr) library(lubridate) library(purrr) library(tidyr) library(broom) set.seed(1234) 首先我創建星期的以次 wks = seq(as.Date("2010-01-0
    r lm tidyverse purrr broom 2017-07-28

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    如何根據條件繪製（嵌套）迴歸模型的迴歸係數（或模型參數的其他估計值）？

    我試圖從（嵌套的）數據框（條件）繪製迴歸係數，爲此我爲每個條件中的嵌套數據運行四個迴歸模型（帶有多個預測變量）。繪製每個模型每個條件的R平方值（參見示例），但現在我想首先根據條件繪製x1的迴歸係數（b爲x1，按降序排列），然後對x2繪製相同的（或甚至由預測者號碼），有人可以幫助我與代碼？ 繪製的R 示例 - 多個型號平方值： # creating data example library(mo
    r plot ggplot2 regression broom 2017-07-29

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    TukeyHSD和multcompView與dplyr和掃帚在R

    它在broom網站中提到它可用於TukeyHSD和multcomp（請參閱here）。然而，我不知道如何使用broom代替TukeyHSD和multcomp。 參見下面給出的MWE。 df1 <- data.frame( Rep = factor(rep(1:3, each = 4, times = 2)), Trt = rep(paste0("T", 1:4), times =
    r dplyr broom multcompview tukeyhsd 2017-09-23

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    如何從purrr :: map2中獲得「整齊」結果？

    給出一個包含有相同的變量的不同的變量（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
    r tidyr purrr broom 2017-09-27

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    爲多個閱讀器整理重複的組內關聯

    在我的數據集中，我有5個讀者在多天內重複分類測試（0,1或2）。 在每一天，5個實際分類測試中只有2-3個讀者。 library(tidyverse) library(broom) df <- tibble(day = rep(1:10,10)) %>% arrange(day) %>% mutate(reader1 = rep(c(1, 2, 0, 0, 2, NA,
    r dplyr tidyr psych broom 2017-10-10

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    錯誤的緯度/長使用fortify，掃帚::整潔

    我在掃帚::整齊功能有一些麻煩。這可能是特定於我的shapefile（這是阿拉斯加所有河流的地圖）。 我使用readOGR函數 加載該文件，然後使用掃帚::整齊函數空間數據強化成數據幀。 shp_points <- tidy(shp, region="group") 這一切似乎工作。當我使用ggplot繪製點時，它給了我一張空間上合理的地圖。 ggplot(data=shape_points,
    r ggplot2 broom 2017-10-10

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    處理載體中不同長度的載體

    我目前有以下R代碼，它使用broom包在不同的子集上運行具有不同預測變量的多個迴歸模型，並返回整理的輸出。 library(dplyr) library(purrr) library(broom) cars <- mtcars preds<-c("disp", "drat", "wt") model_fits <- map_df(preds, function(pred) {
    r dplyr purrr broom 2017-05-14

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    如何用lm，do，broom和dplyr組來計算迴歸？

    考慮這個簡單的例子 > 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
    r dplyr broom 2017-08-24

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    如何在dplyr中運行nlxb和wrapnls？

    我想，以適應使用dplyr和broom（最終mclapply）並行使用wrapnls許多非線性配合，但我從nlxb得到一個解析計算錯誤： Error in parse(text = joe) (from #11) : <text>:1:6: unexpected input 1: b1.10% <- 20 我得到同時使用do這個錯誤lapply方法。 library(nlmrt) libr
    r dplyr broom non-standard-evaluation 2017-08-28

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    清潔的方式來重新排序巢purrr地圖後tidyr傳播

    考慮以下幾點： library(tidyverse) library(broom) tidy.quants <- mtcars %>% nest(-cyl) %>% mutate(quantiles = map(data, ~ quantile(.$mpg))) %>% unnest(map(quantiles, tidy)) tidy.quants #>
    r dplyr tidyr tidyverse broom 2017-09-11
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