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一直在练习 mtcars 数据集。

我用线性模型创建了这个图。

library(tidyverse)
library(tidymodels)

ggplot(data = mtcars, aes(x = wt, y = mpg)) + 
  geom_point() + geom_smooth(method = 'lm')

然后我将数据帧转换为长数据帧，以便我可以尝试 facet_wrap。

mtcars_long_numeric <- mtcars %>%
  select(mpg, disp, hp, drat, wt, qsec) 

mtcars_long_numeric <- pivot_longer(mtcars_long_numeric, names_to = 'names', values_to = 'values', 2:6)

现在我想了解一些关于 geom_smooth 的标准误差，看看我是否可以使用引导生成置信区间。

我在此链接的 RStudio 整洁模型文档中找到了此代码。

boots <- bootstraps(mtcars, times = 250, apparent = TRUE)
boots

fit_nls_on_bootstrap <- function(split) {
    lm(mpg ~ wt, analysis(split))
}

boot_models <-
  boots %>% 
  dplyr::mutate(model = map(splits, fit_nls_on_bootstrap),
         coef_info = …