purrr包中的nest()和map()函数似乎为分层分析提供了一种优雅的解决方案。但是,当我使用接受多个输入的自定义函数时,map()似乎不起作用。在我见过的来自purrr的几乎所有关于map()的教程中,回归模型示例都是静态的--因变量和自变量都在函数中显式定义。因为我想遍历几十个结果和预测器,所以我正在尝试编写一个lm()函数,它可以遍历不同的组合。family = binomial())
# nesti
我的目标是将一个函数映射到单个表来转换数据。我目前正在尝试结合使用purrr:map_depth和purrr::map_at来创建这个情节。我需要使用map_at或map_if的原因是,我使用的绘图函数根据表的不同使用不同的参数。下面的例子library(purrr)
group1 = list(
all = d
我正在尝试编写一个函数,它将运行多个回归,然后将输出存储在一个向量中。我想要的是函数从我将提供的列表中选择因变量,然后在相同的右侧变量上运行回归。不知道该怎么做。如有任何提示将不胜感激。然后,根据需要,我将使用汇总(model#)来查看回归输出。我知道,在理论上,当使用向量(即p)时,这是可行的:
s <- fun