broom

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をfirst_letterとC分離する方法はあります私はきちんとデータを作成しようとしていると私は、フィールド名 #Example: data(mtcars) library(broom) #Adding some new character variables mtcars1 <- mtcars mtcars1$has_leter_yn <- ifelse(grepl("[[:di

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対数正規パラメータに基づいて、ベクターを構築する方法

I以下のベクトルがあります。 foo <- c(1.376, 1.132, 0.828, 0.88, 1.124, 0.955, 1.292, 0.995, 1.207, 1.076, 1.085, 1.061, 0.918, 1.097, 1.505, 1.141, 1.001, 0.927, 1.339, 1.07, 1.332, 0.951, 0.969, 0.904, 0.89, 0.

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最初にgroup_by（）を実行し、列を使ってlm（）を反復する方法は？

3つの従属変数のセットと、6つの独立変数がグループ化変数によってタグ付けされたデータフレームがあるとします。この形式の例は、以下のサンプルコードで生成されます：私はの線に沿って何かを使用することができX6を通じてX1のセットにY1、Y2、Y3のそれぞれを退行したい場合 library(tidyverse) library(broom) n <- 15 df <- data.frame(gro

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dplyrの複数のグループによるブートストラップ

複数変数でグループ分けされた2変量相関を整然とした方法でブートストラップしようとしています。これまでのところ私が持っている： paks <- c('dplyr','tidyr','broom') lapply(paks, require, character.only=TRUE) set.seed(123) df <- data.frame( rep(c('group1','gro

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データフレームのリストをlm（）に渡して結果を表示

私は3つのデータフレームdfLON、dfMOS、dfATAを持っています。 yは連続変数、a、b、cはバイナリカテゴリであり、またNAもあります。データセットごとに1つずつ、別々の線形回帰モデルを作成したいと考えています。私の現在のコードでは、データフレームのリストを作成してlm（）に渡しました。しかし、例えばfitdfLON <- DfList[[1]]より結果を見るより簡潔な方法があります

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fortify、broom :: tidyを使用して間違った緯度/経度

私はbroom :: tidy関数に問題があります。これは、シェイプファイル（アラスカのすべての川の地図です）に固有のものです。私は readOGR機能を使用してファイルをロードし、その後、ほうき::整頓機能を使用して、データフレームに空間データを強化。 shp_points <- tidy(shp, region="group") いずれもうまくいくようです。 ggplotを使って点を

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異なる長さのベクトルを処理する

現在、次のRコードを使用しています。broomパッケージを使用して、さまざまな予測子を使用して複数の回帰モデルを実行し、異なるサブセット間で出力を返します。 library(dplyr) library(purrr) library(broom) cars <- mtcars preds<-c("disp", "drat", "wt") model_fits <- map_df(pred

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dplyrの中でnlxbとwrapnlsを実行するには？

私はdplyrとbroom（そして最終的にmclapply）を使用して並列にwrapnlsを使用して多くの非線形フィットに合うようにしようとしていますが、私はnlxbから解析評価エラーを取得しています： Error in parse(text = joe) (from #11) : <text>:1:6: unexpected input 1: b1.10% <- 20 は、私は両方 doと

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ggplot2を使用して複数のサブポリゴンと穴を持つ空間ポリゴンを描画する

ライブラリspにggplot2の穴があるSpatialPolygonsを描画します。 http://stackoverflow.com/questions/12047643/geom-polygon-with-multiple-hole/12051278#12051278 実際 broom::tidyを使用してSpatialPolygonsを変換する際に、（ggplot2::fortifyを置き換

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glmmTMBと一緒にbroom :: glance（）を使用する

私はglmmTMBを使用して23のモデルのセットを実行しました。（list、サンプルコードは、下図のように私は私のモデルを設定した） cand.models<-list() cand.models[[1]]<-glmmTMB(count~depth + slope + SST + (1|individual), family=list(family="truncated_nbinom1", l