dplyrを使用した因子レベルによる回帰モデル：反復誤差の取得

Question

私はデータフレーム内のいくつかの因子レベルにわたってロジスティック回帰モデルを実行しようとしており、ユニークなモデルのパラメータではなく各因子レベルで結果を複製しています。

diamonds$E <- 
    if_else(diamonds$color=='E',1,0) #Make 'E' binary 

fitted_models <- diamonds %>% 
    group_by(clarity) %>%    #Group by clarity 
    do(model=glm(E~price,#regress price on E 
      data=diamonds, 
      family=binomial(link='logit'))) 

fitted_models %>% 
    tidy(model)%>% 
    View #use broom package to look 

私は、この特定の問題を抱えている理由としてこだわっている：私はダイヤモンドのデータセットを使用し、同じコードを実行したときに発生します。

Answer 1

問題はglmコールにあります。 data=diamondsを削除し、data=.に置き換えます。

fitted_models <- diamonds %>% 
    group_by(clarity) %>%    #Group by clarity 
    do(model=glm(E~price,#regress price on E 
       data = ., 
      family=binomial(link='logit'))) 

fitted_models %>% 
    tidy(model) 

あなたが.を使用してグループ化されたデータフレームを参照する必要がdoを使用している時はいつでも。コードが現在読んでいるので、パイプによってdoに渡されたものではなく、グループ化されていない元のフレームを参照しています。たとえば、列Eを呼び出すことはできません。.$Eを使用する必要があります。代わりの解決策は、これがうまくいけば、glm(.$E~.$price)