对数据帧的每个组进行线性拟合,检查异方差性

2023年1月23日 191次阅读

我有一个这样的数据框：

ORD   exp type         mu
1   Combi pH=7 exp_F   mu 0.15637365
2   Combi pH=7 exp_F   mu 0.12817901
3   Combi pH=7 exp_F   mu 0.13392221
4   Combi pH=7 exp_F   mu 0.09683254
5   Combi pH=7 exp_F   mu 0.11249738
6   Combi pH=7 exp_F   mu 0.10878719
7   Combi pH=7 exp_F   mu 0.11019295
8   Combi pH=7 exp_F   mu 0.12100511
9   Combi pH=7 exp_F   mu 0.09803942
10  Combi pH=7 exp_F   mu 0.13842086
11  Combi pH=7 exp_F   mu 0.12778964
12     ORD0793 exp_F   mu 0.13910441
13     ORD0793 exp_F   mu 0.12603702
14     ORD0793 exp_F   mu 0.12670842
15     ORD0795 exp_F   mu 0.12982122
16     ORD0795 exp_F   mu 0.13648100
17     ORD0795 exp_F   mu 0.13593685
18     ORD0799 exp_F   mu 0.13906691
continues...

我想做一个线性调整,如lm(mu~ORD,data = df)但是对于每个类型和exp.我尝试了以下但它不起作用..：

intsl <- df %>% group_by(exp,type) %>% 
  fortify(lm(mu~ORD)) %>% 
  select(exp,type, .fitted, .resid)

我需要使用fortify,因为我需要.fitted和.resid字段以便稍后使用ggplot中的facet_grid按类型和exp进行多时间排序图,以检查每个拟合模型中是否存在异方差…就像在一个组织的多时隙中一样：
《对数据帧的每个组进行线性拟合,检查异方差性》

有什么建议？ ：其中

最佳答案 ggplot2包中fortify()的文档说该方法将被弃用,而应该使用扫帚包.根据信息
here,你应该这样做：

library(dplyr)
library(broom)

intsl <- df %>%
  group_by(exp, type) %>%
  do(fit = lm(mu ~ ORD, .)

intsl %>% augment(fit)

这应该为您提供数据框,其中包含您用于对回归进行分组的变量,回归变量以及每个观察的额外输出,例如.fitted和.resid,因此您可以继续使用ggplot直接绘制它们.

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