Plotscatterplotwhenvaluesarewronglypaired我正在尝试根据我使用dplyr的spread()函数创建的数据框创建一些相关图。当我使用扩展函数时，它在新数据框中创建了NA。这是有道理的，因为数据框在不同时间段具有不同参数的浓度值。以下是原始数据框的示例截图：当我使用扩展函数时，它给了我一个像这样的数据框(示例数据)：12345678910111213141516171819202122232425262728293031323334structure(list(orgid=c("11NPSWRD","11NPSWRD","11NPSWRD","11NPSWR
Removingoutliersfromlinearregressionwhenusingmultiplemodels我想重新运行我的多元线性回归分析，删除有影响的观察值/异常值以确定它们的影响。我的数据包含30个变量(5个预测变量，25个结果)的大约1000个观察值。1df我对25个结果变量中的每一个执行多元线性回归：12345678library(tidyverse)reg% gather(outcome_name,outcome_value,-(X1:X5))%>% group_by(outcome_name)%>% nest()%>% mutate(model=map(data,~lm
Plotscatterplotwhenvaluesarewronglypaired我正在尝试根据我使用dplyr的spread()函数创建的数据框创建一些相关图。当我使用扩展函数时，它在新数据框中创建了NA。这是有道理的，因为数据框在不同时间段具有不同参数的浓度值。以下是原始数据框的示例截图：当我使用扩展函数时，它给了我一个像这样的数据框(示例数据)：12345678910111213141516171819202122232425262728293031323334structure(list(orgid=c("11NPSWRD","11NPSWRD","11NPSWRD","11NPSWR
Removingoutliersfromlinearregressionwhenusingmultiplemodels我想重新运行我的多元线性回归分析，删除有影响的观察值/异常值以确定它们的影响。我的数据包含30个变量(5个预测变量，25个结果)的大约1000个观察值。1df我对25个结果变量中的每一个执行多元线性回归：12345678library(tidyverse)reg% gather(outcome_name,outcome_value,-(X1:X5))%>% group_by(outcome_name)%>% nest()%>% mutate(model=map(data,~lm
Whydoesmylmmodelnotshowalinearrelationshipbutdoesingeom_smooth?我试图建立一个线性模型来解释粒子浓度和荧光之间的关系。由于某种原因，我无法让模型使用lm来拟合数据，但它确实在ggplotgeom_smooth函数中工作。下面是对数荧光和对数粒子浓度的图...我用下面的代码做了一个模型123Calicurve.M1 na.action=na.exclude, data=Calicurve)但是，当我使用此模型来预测值并添加到我的绘图(在ggplot2中)时，它看起来不正确123456789101112131
Whydoesmylmmodelnotshowalinearrelationshipbutdoesingeom_smooth?我试图建立一个线性模型来解释粒子浓度和荧光之间的关系。由于某种原因，我无法让模型使用lm来拟合数据，但它确实在ggplotgeom_smooth函数中工作。下面是对数荧光和对数粒子浓度的图...我用下面的代码做了一个模型123Calicurve.M1 na.action=na.exclude, data=Calicurve)但是，当我使用此模型来预测值并添加到我的绘图(在ggplot2中)时，它看起来不正确123456789101112131
