Tidyverse y minería de datos en R: estimar regresiones por grupos
La siguiente entrada utiliza la potente librería tidyverse , de R, para estimar regresiones por grupo. Para el siguiente ejemplo se utiliza la base bwght del libro de wooldridge . library(tidyverse); library(purrr) library(wooldridge) attach(bwght) En primer lugar, indicamos la base de datos con la que deseamos trabajar ( bwght %>% ); posteriormente, le indicamos para cuales grupos específicos requerimos estimar nuestra regresiones ( split(.$ white ) %>% ). En este caso, se desea repetir la estimación para cada grupo, según color de la piel; finalmente, especificamos la regresión que deseamos estimar ( map(~ lm(lbwght ~ cigprice+faminc, data = .)) %>% ) ayudados por la funciones map y lm; y llamamos la tradicional salida de la regresión de R ( map(summary) ). Note, que la regresión propuesta se estima para cada una de las categorías indicadas en la variable White. bwght %>% split(.$white) %>% map(~ lm(lbwght ~ cigprice+faminc, data = .)) %>