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[英]GLM - No R-squared output when running simple linear regression with categorical predictor
[英]Output R-squared using Linear Regression on subsets of data
我有一个以lag
, psit
和var
为变量的数据集。
set.seed(560)
df<-data.frame(lag= rep(1:40, each=228), psit= rep(rnorm(228, 20,
10)),var=rnorm(9120, 50, 10))
对于lag
每个子集,我想进行线性回归,其中psit由var lm(psit~var, df)
预测。 我想将模型的R平方值,F统计量和p值输出到datatframe中。
output<-data.frame(lag= rep(1:40, each=1), rsqrd= rep(rnorm(40, .5,
0.01)),fstat=rnorm(40,5, 0.05), pvalue=rnorm(40,0.01, 0.1))
我努力了:
models <-
df %>%
group_by(lag) %>%
do(model = lm(psit ~ var,data = .))
rsqrd<-
model %>%
do(data.frame(
lag = .$lag,
summary(.)$r.squared, summary(.)$fstatistic,summary(.)$pvalue))
您可以使用扫帚库的glance
功能从一系列线性模型中获取所需的摘要统计信息:
library(broom)
rsqrd <-
models %>%
ungroup() %>% group_by(lag) %>%
do(glance(.$model[[1]]))
glance
采用单个线性模型,并返回汇总统计信息的单行数据框。
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