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線形モデルを実行する

map() は、数の平方根を取ったりデータをシミュレーションしたりするだけではありません。map() を使えば、異なる入力をループして複数のモデルを実行し、各モデルであるリスト要素のユニークな値を利用することができます。さらに、実行したモデルを反復処理して、モデルのサマリーを作成し、結果を確認できます。

siteslist_of_df のリストはあらかじめ読み込まれています。

この演習はコースの一部です

purrr で学ぶ関数型プログラミング入門

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演習の手順

  • list_of_df をパイプで map() に渡し、lm() 線形モデル関数を使って、応答変数を a、説明変数を b として比較します。
    • 構文は次のとおりです: lm(response ~ predictor, data = )
  • その後、線形モデルの出力をさらに map() にパイプし、各モデルの summary() を生成します。

実践的なインタラクティブ演習

このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。

# Map over the models to look at the relationship of a vs. b
___ %>%
    map(~ ___(___ ~ ___, data = .)) %>%
    map(___)
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