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我试图用https://www.tidymodels.org/learn/statistics/主题上的 rowwise 函数替换 purrr::map 。我能够在前 2 个中做到这一点，但是在引导主题上，它在 int_pctl 函数处中断，因为它期望将数据作为 rset 对象。

这是我的代码：

library(tidyverse); library(tidymodels); library(rsample)

boots <- bootstraps(mtcars, times = 2000, apparent = T)

fit_nls_on_bootstrap <- function(split) {
  nls(mpg ~ k / wt + b, analysis(split), start = list(k = 1, b = 0))
}

boot_models <-
  boots %>% 
  rowwise() %>% 
  mutate(model = list(fit_nls_on_bootstrap(splits)),
         coef_info = list(tidy(model))) %>% 
  ungroup()

boot_coefs <- 
  boot_models %>% 
  unnest(coef_info)

percentile_intervals <- int_pctl(boot_models, coef_info)

percentile_intervals

当我与该网页上的 purrr::map 代码进行比较时，它正确生成了 boot_models 对象的 rset 类，但是我的逐行尝试没有呈现 rset 类？

在此计算期间如何保留 rset 类？或者，一般来说，假设我想使用 rowwise 函数，如何获得 int_pctl 值？

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class(boot_models) <- c("bootstraps", "rset", class(boot_models))我们可以在调用之前恢复类int_pctl

class(boot_models) <- c("bootstraps", "rset", class(boot_models))
percentile_intervals <- int_pctl(boot_models, coef_info)
于 2020-08-17T08:39:59.570 回答