如何在两个变量的组合上运行模型，并使用tidyverse返回每个模型的p值和r平方的数据帧

在两个变量的组合上运行模型，并使用tidyverse返回每个模型的p值和r平方的数据帧，可以按照以下步骤进行操作：

1. 导入所需的库和数据集：library(tidyverse) # 导入数据集，假设数据集名为df，包含两个变量x和y df <- read.csv("your_dataset.csv")
2. 创建一个函数，用于拟合模型并返回所需的统计指标：# 定义函数，输入为两个变量的组合 fit_model <- function(x, y) { # 拟合线性回归模型 model <- lm(y ~ x, data = df) # 提取p值和r平方 p_value <- summary(model)$coefficients[2, 4] r_squared <- summary(model)$r.squared # 返回p值和r平方的数据帧 data.frame(p_value = p_value, r_squared = r_squared) }
3. 使用tidyverse中的map()函数，对每个变量组合应用上述函数，并将结果整合为一个数据帧：# 获取所有变量的组合 variable_combinations <- combn(names(df), 2) # 对每个变量组合应用函数，并整合结果为一个数据帧 result <- map2_df(variable_combinations[1, ], variable_combinations[2, ], fit_model)

最终，result数据框将包含每个模型的p值和r平方。

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