問題タブ [broom]

こんにちは: tidyr と dplyr を使用して構築されたデータ フレームに一連の線形モデルがあります。以下のようです。newdata の固定セットを使用して各モデルから予測値を生成するにはどうすればよいですか? 実際には 10 個の従属変数がありますが、独立変数は 2 つしかありません

複数の列にわたるカイ二乗統計の使用dplyrと計算について質問があります。reshape2以下は小さなデータフレームです...

summarise_each他の各変数に対して列を使用またはmelt計算してSat、カイ二乗残差と p 値の統計を生成するにはどうすればよいですか。私は次のようなものがあるに違いないと考えています：

しかし、私はそれを終了する方法がわかりません。また、どのようにデータ フレームを溶かして、カイ 2 乗統計を使用group_byまたは取得しますか? do()両方の方法に興味があります。パッケージを組み込む方法があれば、それも素晴らしいbroomでしょう。tidyrreshape2

要約すると、次のようなカイ二乗検定を実行したいと思います

しかし... 、、およびSatに対する変数のカイ二乗統計を生成したいと思います。これは小さな例です。上記の方法を使用して、多くの列のカイ 2 乗統計を高速かつ効率的に作成できることを願っています。を使用してヒート マップに残差をプロットできればボーナスです。そのため、パッケージをこの例に組み込むことに関心があります。GenderEthnicityAgeGroupggplot2broom

これと非常によく似た質問を見てきましたが、この単純な問題をまだ理解できません。

グループ化変数に対して対応のある t 検定を実行し、結果をデータフレームに保存したいと考えています。tidyパッケージ内のコマンドbroomはこれを行いますが、以下のコードを実行すると、出力は各時点で同じになります。ループを使用して実行できることはわかっていますが、tidyここで使用して、何が起こっているのかを理解したいと考えています。

再現可能な例を次に示します。

結果の出力は、各時点で同じです。

簡単な修正があると確信していますが、それが何であるかはわかりません。どんな提案でも素晴らしいでしょう。ありがとう

グループ/レベルごとにデータの回帰を実行しています。したがって、各レベルのreg、つまり私のコードは次のようになります。

同じグループを持つ小さな newdata セットで予測を抽出するにはどうすればよいですか? つまり、レベルは同じですが、サンプルが少なくなっています。すべてのレベルの新しいデータ セットで一度に予測を実行したいと考えています。ほうきの「オーグメント」が予測を提供することを私は知っています。しかし、すべてのレベルを一度に行う方法がわかりません。

私が使用したコードは次のようになります。

私も試しました

これは適合値を与えましたが、元のデータと一致するように新しいデータを複製していましたが、各観測の予測は異なりました。私のデータには 44 のレベルがあり、さらに多くのことを行う必要があります。助けてくれてありがとう。

dofromdplyrとtidyfromを使用して、broomいくつかのものをデータ フレームにきちんと整理しようとしています。すべて正常に動作します。しかし、今、同じパイプ内のグループ化に基づいて値を変更しようとしていますが、私が望むように機能させることはできません:

例 (mtcarsデータセットあり):

summary途中で計算した観測の数とともに、cyl ごとの出力を得たいと思っていました。ただし、summary次のような出力しか得られません。

出力値nがありません。

また、次のように試しbind_colsてみinner_joinましたが、どちらも以下に示すエラーが発生します。

どうすればこれを機能させることができますか？

私の予想される出力は次のとおりです。

もちろん、これを行うとこの結果を得ることができます：

ただし、単一のパイプソリューションを探しています（可能であれば）。

グループ化されたデータで線形フィッティングを実行しようとしています。

ただし、フィッティング全体にいくつかの条件を追加したいのですが、いくつかの条件をサブセット化したときにそれを行うことができませんでした。

各グループ内の私の条件は

1) 最後の 3value==0つがすべて適合する場合V>=4&V<=5

2) 最後の 2 つが のvalue>0場合にのみ適合する場合V>=7。

これは、この操作を行うために私が書いた関数です

最後に、各グループの勾配値を取得したいと思います。

これを行う簡単な方法はありますか？

よろしくお願いします！