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Fit Reihe von linearen Modellen abhängige Variablen für eine andere Gruppierung Variable

Hallo zu trennen. Ich würde gerne sehen, was der Koeffizient für y1 bis y6 ~ x1 für jedes Land ist. Gibt es eine Möglichkeit, dies sauber mit dplyr und Besen zu tun? Ich weiß dplyr ziemlich gut, aber

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So extrahieren Sie spezifische Restdaten aus einem linearen Modell in R

Wie würde ich Extract Restdaten für ein bestimmtes Baseball-Team im folgenden linearen Modell extrahieren? Zum Beispiel, wie würde ich die Residuen für "CLE" extrahieren? library(Lahman) library(dply

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Vorhergesagte Werte aus einer Reihe von linearen Modellen

Hallo, ich habe eine Reihe von linearen Modellen in einem Datenrahmen mit Hilfe von tidyr und dplyr erstellt. Es sieht wie unten aus. Wie würde ich vorhergesagte Werte von jedem Modell mit einem feste

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Bind Spalten zurückgegeben von Do/Tidy von dplyr und Besen funktioniert nicht wie erwartet

Ich versuche do von dplyr und tidy von broom zu verwenden, um einige Sachen ordentlich in einen Datenrahmen zu organisieren. Alles funktioniert gut. Aber jetzt versuche ich, auf der Grundlage der Grup

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Chi-Quadrat-Statistik über mehrere Spalten eines Datenrahmens mit dplyr oder reshape2

Ich habe eine Frage über die Verwendung dplyr und reshape2, um Chi-Quadrat-Statistiken über mehrere Spalten zu berechnen. Im Folgenden finden Sie ein kleiner Datenrahmen ... Sat <- c("Satisfied","Sati

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Erste vorhergesagten Werte im Antwortskala mit Besen :: augment Funktion

Ich bin passend glm Modell in R und Werte im Antwortskala bekommen können predict.glm(object=fm1, type="response") vorhergesagt mit dem fm1 das angepasste Modell ist. Ich frage mich, wie man die vorhe

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R: Wie kann man eine Funktion anwenden, die einen Datenrahmen für mehrere Spalten ausgibt (mit dplyr)?

Ich möchte Korrelationen, p-Werte und 95% CI zwischen einer bestimmten Spalte und allen anderen Spalten in einem Datenframe finden. Das "Besen" -Paket bietet ein Beispiel, wie das zwischen zwei Spalte

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Mit `Besen ::: glance` in einem dplyr Workflow mit einem einzigen lm Objekt nicht

Wenn ich broom:::glance auf folgende Weise verwenden: library(dplyr) library(broom) mtcars %>% do(model = lm(mpg ~ wt, .)) %>% glance(model) I bekommen Error in complete.cases(x) : invalid 'type'

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Wie berechnet man den p-Wert aus einem linearen Mixed-Effekt-Modell, das mit lme4 :: lmer() unter Verwendung von broom :: ordy() erstellt wurde?

Ich habe ein Mixed-Effekt-Modell mit der lmer() Funktion aus dem lme4 Paket gebaut. Das Paket lme4 gibt den p-Wert der Koeffizienten aus gutem philosophischen Grund nicht aus. Allerdings brauche ich n