Mô hình hóa trên data frame được lồng (nested)
Bạn sẽ làm việc với bộ dữ liệu đo đạc cơ thể của Lục quân Hoa Kỳ ANSUR II, đã được nạp sẵn dưới tên ansur_df. Mục tiêu là lồng dữ liệu theo giới tính để bạn có thể đồng thời huấn luyện hai mô hình tuyến tính, một cho mỗi giới. Các mô hình này sẽ suy ra cân nặng của một người dựa trên chiều cao (stature) và vòng eo. Sau đó, bạn sẽ unnest dữ liệu để kiểm tra các thống kê của mô hình do hàm glance() từ gói broom tạo ra.
Các gói dplyr, broom, và purrr đã được nạp sẵn cho bạn.
Lưu ý nhỏ: Trong đoạn mã cung cấp, hàm map() của gói purrr áp dụng các hàm lên từng data frame đã được lồng. Nếu bạn thích dùng hàm trong pipe, hãy thử tìm hiểu gói này!
Bài tập này là một phần của khóa học
Định hình lại dữ liệu với tidyr
Hướng dẫn bài tập
- Nhóm dữ liệu theo
sex. - Nest dữ liệu.
- Unnest cột
glanced.
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
ansur_df %>%
# Group the data by sex
___ %>%
# Nest the data
___ %>%
mutate(
fit = map(data, function(df) lm(weight_kg ~ waist_circum_m + stature_m, data = df)),
glanced = map(fit, glance)
) %>%
# Unnest the glanced column
___