リニアモデルから特定の残差データを抽出する方法R

Question

次の線形モデルで特定の野球チームの抽出残差データを抽出するにはどうすればよいですか？たとえば、「CLE」の残差をどのように抽出するのですか？

library(Lahman) 
library(dplyr) 
library(broom) 

# create baseball team data 
data(Teams) 
teams <- Teams 
teams <- teams %>% mutate(win_percentage = (W/(W + L)) * 100) 

# summarize baseball team salary by year 
salaries <- Salaries 
salaries <- salaries %>% 
    group_by(teamID, yearID, lgID) %>% 
    summarise(payroll_M = sum(as.numeric(salary))/10^6) %>% 
    ungroup() 

# add winning percentage to the salary table 
salaries <- teams %>% 
    select(yearID, teamID, win_percentage) %>% 
    right_join(salaries, by = c("yearID", "teamID")) 

# compute linear model of winning vs team salary 
model <- salaries %>% 
    group_by(yearID) %>% 
    do(fit = augment(lm(win_percentage ~ payroll_M, data = .))) 

# extract residuals for Cleveland ?????? 

Answer 1

あなたは近くですが、augment行に2つの変更が必要です。

1. 結果の（拡張された）データフレームをfitという名前の列に保存しています。代わりにdo（fit =を削除）に直接送信してみてください。

2. 拡張機能は、モデルに含まれていなくても、結果データの一部としてteamID列を保持する必要があります。 augmentは正確にこの目的のために第2引数dataを取ります（詳細についてはhelp(augment.lm)を参照してください）。得られたデータフレームが可能になる（元の観測ごとに1行を持つことになり、残差とフィット値とともにteamIDを含むであろう

   do(augment(lm(win_percentage ~ payroll_M, data = .), data = .)) 
   

   ：

したがって、新しい行は次のようになりあなたはCLEのためにフィルタリングする）。