Q&A
実現したいこと
Rによる重回帰分析
QE1の値によってグループ化したうえで、グループごとに重回帰分析を行いたいです。
また、出てきた結果をcsvに格納したいです。
前提
データはcsvであり、Rで重回帰分析を行いたいです。
KEYの数は以下ダミー表以降も実際はあります。
回答者は設問に対して、１～５の数字で回答しています。
設問QE1は１～３の数字で回答されており、
QE1の値によってグループ化したうえで、グループごとに重回帰分析を行いたいです。
| KEY | Q1 | Q2 | Q3 | Q4 | Q10 | Q20 | Q49 | QE1 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1000001 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | 1 |
| 1000002 | 3 | 2 | 4 | 1 | 5 | 5 | 4 | 2 |
| 1000003 | 4 | 2 | 1 | 1 | 2 | 1 | 3 | 3 |
| 1000004 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | 2 |
| 1000005 | 3 | 2 | 4 | 1 | 2 | 2 | 3 | 3 |
該当のソースコード
R
1#QE1別にグループ化 2rdat <- rdat %>% 3 group_by(QE1) 4 5##analisis 6summary(ans_t <- lm(rdat_t$Q49~., rdat)
試したこと
上記のコードでエラーは出ていませんが、グループ化された結果が返ってきていません。
補足情報（FW/ツールのバージョンなど）
R studio使用
R4.2.2
パッケージはdplyrのみ入れた状態です
回答1件
0
R
1library(tidyverse) 2 3models <- iris %>% 4 group_by(Species) %>% 5 do(model = lm(Sepal.Length ~ Petal.Width, data = .)) 6 7print(models$model) 8print(models$Species)
irisであればこの書き方でできると思います。
投稿2023/02/17 06:48
総合スコア64
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