如何在 R 中 运行 多元回归时缩短 broom 中的代码？
How to shorten the code in broom while running multiple regression in R?
我运行宁宁不同组的多元回归。我想让事情自动化一点。我最初尝试 运行 并保存回归模型 1、模型 2 和模型 3。然后我尝试将代码缩短如下：
temp <- df %>%
group_by(group) %>%
do(model1, model2, model3, data = .))) %>%
gather(model_name, model, -group) %>%
unnest()
但这没有用。您可以在下面找到有效的长版本。有人可以指导我如何缩短它吗？
df <- tibble(
a = rnorm(1000),
b = rnorm(1000),
c = rnorm(1000),
d = rnorm(1000),
group =sample.int(300,size=1000,replace=TRUE)-1)
)
df$group = as.factor(df$group)
temp1 <- df %>%
group_by(group) %>%
do(model2 = tidy(lm(a ~ b , data = .))) %>%
gather(model_name, model, -group) %>%
unnest()
temp2 <- df %>%
group_by(group) %>%
do(model2 = tidy(lm(a ~ c , data = .))) %>%
gather(model_name, model, -group) %>%
unnest()
temp3 <- df %>%
group_by(group) %>%
do(model3 = tidy(lm(a ~ d , data = .))) %>%
gather(model_name, model, -group) %>%
unnest()
这可能有效，使用 purrr 中的 nest_by 和 map。
尝试在每行嵌套数据上使用 nest_by（dplyr 版本 1.0.0）和 运行 而不是 group_by。使用 nest_by 将创建一个新的临时列表列 data。它类似于以前使用 nest 和 rowwise。该模型也需要在此处的列表中。
使用map，您可以为每个自变量“b”、“c”和“d”建立模型。自变量也作为单独的列包含在内（也可以是特定模型的标签）。
library(tidyverse)
library(purrr)
library(broom)
df %>%
nest_by(group) %>%
mutate(model = list(map(c("b", "c", "d"), ~
cbind(independent = .x,
tidy(lm(formula(paste0("a ~ ", .x)), data = data)))))) %>%
summarise(bind_rows(model))
输出
group independent term estimate std.error statistic p.value
<fct> <chr> <chr> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
1 0 b (Intercept) 0.0480 NaN NaN NaN
2 0 b b 0.268 NaN NaN NaN
3 0 c (Intercept) -0.124 NaN NaN NaN
4 0 c c -0.447 NaN NaN NaN
5 0 d (Intercept) -0.107 NaN NaN NaN
6 0 d d 0.377 NaN NaN NaN
7 1 b (Intercept) 0.473 0.296 1.60 0.356
8 1 b b 0.383 0.261 1.47 0.380
9 1 c (Intercept) 0.547 0.544 1.01 0.498
10 1 c c -0.183 0.798 -0.229 0.857
编辑 (12/19/20): 如果您想包含具有多个协变量和交互项的模型，您可以简单地在字符串中提供公式。
例如，如果您想 运行 每个 group 3 个模型：
- 主效应“b”和“c”以及交互项“b*c”
- 主要影响“c”和“d”
- 主要影响“d”
您可以执行以下操作：
df %>%
nest_by(group) %>%
mutate(model = list(map(c("b + c + b*c", "c + d", "d"), ~
cbind(model = .x,
tidy(lm(formula(paste0("a ~ ", .x)), data = data)))))) %>%
summarise(bind_rows(model))
输出
group model term estimate std.error statistic p.value
<fct> <chr> <chr> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
1 0 b + c + b*c (Intercept) 0.718 0.281 2.56 0.0835
2 0 b + c + b*c b 0.819 0.348 2.35 0.100
3 0 b + c + b*c c -0.351 0.315 -1.11 0.346
4 0 b + c + b*c b:c 0.0444 0.461 0.0964 0.929
5 0 c + d (Intercept) 0.614 0.409 1.50 0.208
6 0 c + d c -0.271 0.439 -0.618 0.570
7 0 c + d d 0.182 0.487 0.374 0.727
8 0 d (Intercept) 0.605 0.383 1.58 0.175
9 0 d d 0.208 0.455 0.456 0.667
10 1 b + c + b*c (Intercept) 0.590 NaN NaN NaN
# … with 2,600 more rows
或者，如果需要，您可以像这样完整且单独地列出方程式：
my_models <- c(
"a ~ b + c + b*c",
"a ~ c + d",
"a ~ d"
)
df %>%
nest_by(group) %>%
mutate(model = list(map(my_models, ~
cbind(model = .x,
tidy(lm(formula(.x), data = data)))))) %>%
summarise(bind_rows(model))
输出
group model term estimate std.error statistic p.value
<fct> <chr> <chr> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
1 0 a ~ b + c + b*c (Intercept) 0.718 0.281 2.56 0.0835
2 0 a ~ b + c + b*c b 0.819 0.348 2.35 0.100
3 0 a ~ b + c + b*c c -0.351 0.315 -1.11 0.346
4 0 a ~ b + c + b*c b:c 0.0444 0.461 0.0964 0.929
5 0 a ~ c + d (Intercept) 0.614 0.409 1.50 0.208
6 0 a ~ c + d c -0.271 0.439 -0.618 0.570
7 0 a ~ c + d d 0.182 0.487 0.374 0.727
8 0 a ~ d (Intercept) 0.605 0.383 1.58 0.175
9 0 a ~ d d 0.208 0.455 0.456 0.667
10 1 a ~ b + c + b*c (Intercept) 0.590 NaN NaN NaN
# … with 2,600 more rows
数据
set.seed(123)
df <- tibble(
a = rnorm(1000),
b = rnorm(1000),
c = rnorm(1000),
d = rnorm(1000),
group =sample.int(300,size=1000,replace=TRUE)-1)
)
df$group = as.factor(df$group)
我运行宁宁不同组的多元回归。我想让事情自动化一点。我最初尝试 运行 并保存回归模型 1、模型 2 和模型 3。然后我尝试将代码缩短如下：
temp <- df %>%
group_by(group) %>%
do(model1, model2, model3, data = .))) %>%
gather(model_name, model, -group) %>%
unnest()
但这没有用。您可以在下面找到有效的长版本。有人可以指导我如何缩短它吗？
df <- tibble(
a = rnorm(1000),
b = rnorm(1000),
c = rnorm(1000),
d = rnorm(1000),
group =sample.int(300,size=1000,replace=TRUE)-1)
)
df$group = as.factor(df$group)
temp1 <- df %>%
group_by(group) %>%
do(model2 = tidy(lm(a ~ b , data = .))) %>%
gather(model_name, model, -group) %>%
unnest()
temp2 <- df %>%
group_by(group) %>%
do(model2 = tidy(lm(a ~ c , data = .))) %>%
gather(model_name, model, -group) %>%
unnest()
temp3 <- df %>%
group_by(group) %>%
do(model3 = tidy(lm(a ~ d , data = .))) %>%
gather(model_name, model, -group) %>%
unnest()
这可能有效，使用 purrr 中的 nest_by 和 map。
尝试在每行嵌套数据上使用 nest_by（dplyr 版本 1.0.0）和 运行 而不是 group_by。使用 nest_by 将创建一个新的临时列表列 data。它类似于以前使用 nest 和 rowwise。该模型也需要在此处的列表中。
使用map，您可以为每个自变量“b”、“c”和“d”建立模型。自变量也作为单独的列包含在内（也可以是特定模型的标签）。
library(tidyverse)
library(purrr)
library(broom)
df %>%
nest_by(group) %>%
mutate(model = list(map(c("b", "c", "d"), ~
cbind(independent = .x,
tidy(lm(formula(paste0("a ~ ", .x)), data = data)))))) %>%
summarise(bind_rows(model))
输出
group independent term estimate std.error statistic p.value
<fct> <chr> <chr> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
1 0 b (Intercept) 0.0480 NaN NaN NaN
2 0 b b 0.268 NaN NaN NaN
3 0 c (Intercept) -0.124 NaN NaN NaN
4 0 c c -0.447 NaN NaN NaN
5 0 d (Intercept) -0.107 NaN NaN NaN
6 0 d d 0.377 NaN NaN NaN
7 1 b (Intercept) 0.473 0.296 1.60 0.356
8 1 b b 0.383 0.261 1.47 0.380
9 1 c (Intercept) 0.547 0.544 1.01 0.498
10 1 c c -0.183 0.798 -0.229 0.857
编辑 (12/19/20): 如果您想包含具有多个协变量和交互项的模型，您可以简单地在字符串中提供公式。
例如，如果您想 运行 每个 group 3 个模型：
- 主效应“b”和“c”以及交互项“b*c”
- 主要影响“c”和“d”
- 主要影响“d”
您可以执行以下操作：
df %>%
nest_by(group) %>%
mutate(model = list(map(c("b + c + b*c", "c + d", "d"), ~
cbind(model = .x,
tidy(lm(formula(paste0("a ~ ", .x)), data = data)))))) %>%
summarise(bind_rows(model))
输出
group model term estimate std.error statistic p.value
<fct> <chr> <chr> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
1 0 b + c + b*c (Intercept) 0.718 0.281 2.56 0.0835
2 0 b + c + b*c b 0.819 0.348 2.35 0.100
3 0 b + c + b*c c -0.351 0.315 -1.11 0.346
4 0 b + c + b*c b:c 0.0444 0.461 0.0964 0.929
5 0 c + d (Intercept) 0.614 0.409 1.50 0.208
6 0 c + d c -0.271 0.439 -0.618 0.570
7 0 c + d d 0.182 0.487 0.374 0.727
8 0 d (Intercept) 0.605 0.383 1.58 0.175
9 0 d d 0.208 0.455 0.456 0.667
10 1 b + c + b*c (Intercept) 0.590 NaN NaN NaN
# … with 2,600 more rows
或者，如果需要，您可以像这样完整且单独地列出方程式：
my_models <- c(
"a ~ b + c + b*c",
"a ~ c + d",
"a ~ d"
)
df %>%
nest_by(group) %>%
mutate(model = list(map(my_models, ~
cbind(model = .x,
tidy(lm(formula(.x), data = data)))))) %>%
summarise(bind_rows(model))
输出
group model term estimate std.error statistic p.value
<fct> <chr> <chr> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
1 0 a ~ b + c + b*c (Intercept) 0.718 0.281 2.56 0.0835
2 0 a ~ b + c + b*c b 0.819 0.348 2.35 0.100
3 0 a ~ b + c + b*c c -0.351 0.315 -1.11 0.346
4 0 a ~ b + c + b*c b:c 0.0444 0.461 0.0964 0.929
5 0 a ~ c + d (Intercept) 0.614 0.409 1.50 0.208
6 0 a ~ c + d c -0.271 0.439 -0.618 0.570
7 0 a ~ c + d d 0.182 0.487 0.374 0.727
8 0 a ~ d (Intercept) 0.605 0.383 1.58 0.175
9 0 a ~ d d 0.208 0.455 0.456 0.667
10 1 a ~ b + c + b*c (Intercept) 0.590 NaN NaN NaN
# … with 2,600 more rows
数据
set.seed(123)
df <- tibble(
a = rnorm(1000),
b = rnorm(1000),
c = rnorm(1000),
d = rnorm(1000),
group =sample.int(300,size=1000,replace=TRUE)-1)
)
df$group = as.factor(df$group)