在数据框的每个组中进行线性拟合，检查异方差性。

Question

I have a data frame like this:

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...

我想针对每个类型和经验组做一个像lm(mu~ORD, data=df)这样的线性调整。我已经尝试了以下方法，但并没有起作用：

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对类型和实验进行多图排序，以检查每个拟合模型中是否存在异方差性。就像这样，但是要有一个有组织的多图： 有什么建议吗？ :<

- Neuls

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我不确定它是否会直接回答你的问题（这就是为什么我没有发布答案），但我发现modelr包使许多回归任务变得更加容易。 - Andrew Brēza

除了下面建议使用 broom::augment 的答案之外，听起来你只需要在 ggplot 调用中添加 +facet_grid(type ~exp)。 - Brian

Answer 1

ggplot2包中的fortify()方法将被弃用，应该使用broom包代替。根据这里提供的信息，您应该执行以下操作：

library(dplyr)
library(broom)

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

intsl %>% augment(fit)

这应该会给你一个数据框，其中包括你用于分组回归的变量、回归变量和每个观测值的额外输出，例如.fitted和.resid，这样你就可以直接使用ggplot绘制它们了。

- Oriol Mirosa