仅在dpl yr程序中，在glm之后不执行步进功能

Question

我正在尝试使用dplyr运行逐步回归，但会导致以下错误：

Error in as.data.frame.default(data) : cannot coerce class ‘c("glm", "lm")’ to a data.frame

glm运作良好，但是当代码尝试将步骤结果保存到数据帧时，会发生错误。

我检查了函数glm和函数step的类与“ c（glm，lm）”相同。但是只有分步功能不起作用。

我尝试了几种方法来纠正此错误，类似于do语句，map2（向data传递数据参数），但是没有任何效果。

更多细节..当我运行此代码时：

...
  group_by(ITEM_CODE) %>%
  nest() %>%
  mutate(model = map(data, ~ glm(formula_full,family=gaussian(),na.action=na.omit,data=.x))
         ) %>%
  ungroup()

结果如下。在这里，glm返回c（“ glm”，“ lm”）

> M_CODE     data       model 
> 0034019   <tibble>    <S3: glm>       
> 0040726   <tibble>    <S3: glm>           
> 0057446   <tibble>    <S3: glm>

我正在尝试在此第4列（下一个模型列）中添加“步骤”结果。

但是当我尝试运行下一个代码（添加stepm变量）

第二个代码：

  group_by(ITEM_CODE) %>%
  nest() %>%
  mutate(model = map(data, ~ glm(formula_full,family=gaussian(),na.action=na.omit,data=.x))
        ,stepm = map(model, ~ step(.x, direction = "both", trace = 0)) # <-- Error point!
         ) %>%
  ungroup()

然后发生我首先提到的错误。

实际上，class（模型）= class（s​​tepm）= c（“ glm”，“ lm”）但只有stepm不接受并丢弃错误。

所以，我很困惑。有人知道这个问题吗？

先谢谢你

我正在尝试使用dplyr运行逐步回归，但是会导致以下错误：as.data.frame.default（data）中的错误：无法强制类'c（“ glm”，“ lm”）'到data.frame glm效果很好，...

Answer 1

我也对此错误的原因感到困惑，但是我从[here] [1]得到了一个线索，并尝试将glm包装在do.call中