从嵌套的dataframe/tibble运行多个简单的线性回归

从嵌套的dataframe/tibble运行多个简单的线性回归，可以通过以下步骤实现：

1. 首先，确保你已经安装了R语言的相关包，如tidyverse和broom。可以使用以下命令安装：

install.packages("tidyverse")
install.packages("broom")

1. 导入所需的包和数据。假设你已经有一个嵌套的dataframe/tibble，其中包含多个子数据集，每个子数据集都需要进行线性回归分析。使用以下命令导入数据：

library(tidyverse)
library(broom)

# 假设数据存储在名为nested_df的嵌套数据框中
nested_df <- read_csv("your_data.csv")

1. 使用nest()函数将数据框中的每个子数据集嵌套为一个列表列。这将创建一个新的列，其中每个元素都是一个子数据集。

nested_df <- nested_df %>% nest(data = c(col1, col2, ...))

1. 使用map()函数遍历嵌套数据框中的每个子数据集，并在每个子数据集上运行线性回归模型。可以使用lm()函数来拟合线性回归模型。

nested_df <- nested_df %>% mutate(model = map(data, ~lm(y ~ x, data = .)))

1. 使用tidy()函数从每个子数据集的回归模型中提取结果。这将返回一个包含回归结果的新数据框。

nested_df <- nested_df %>% mutate(results = map(model, tidy))

1. 如果需要，可以使用glance()函数从每个子数据集的回归模型中提取汇总统计信息。

nested_df <- nested_df %>% mutate(summary = map(model, glance))

1. 最后，你可以使用unnest()函数将嵌套的数据框展开为一个平面的数据框，以便进一步分析或导出结果。

unnested_df <- nested_df %>% unnest(results)

这样，你就可以从嵌套的dataframe/tibble运行多个简单的线性回归，并获得每个子数据集的回归结果。请注意，以上步骤中的代码仅为示例，实际情况中可能需要根据数据的结构和需求进行适当的调整。