У меня есть несколько филогенетических GLS, и я хотел бы найти лучший способ суммировать результаты.Я не использую циклы для получения нескольких PGLS, так как я собираю несколько признаков из разных матриц.Пример ниже:
library(caper) # for the pgls method
library(dplyr)
library(broom)
library(purrr)
data(shorebird)
birdie <- comparative.data(shorebird.tree, shorebird.data, Species)
pgls.EggVsMass <- pgls( Egg.Mass ~ M.Mass, birdie)
pgls.EggVsClutch <- pgls( Egg.Mass ~ Cl.size, birdie)
SUM.EggVsMass <- summary(pgls.EggVsMass)$coefficients
SUM.EggVsClutch <- summary(pgls.EggVsClutch)$coefficients
GL <- mget(ls(pattern = "SUM.*"))
tidier <- GL %>% purrr::map(., glance)
Но объект 'tidier' не простой тиббл, и я не могу его правильно сохранить.Как я могу улучшить эту стратегию и получить подсказку с информацией в сводке или коэффициентах?
Аналогичный код, но для lm работал, поэтому я хотел бы решить PGLS в аналогичномпуть.Использование map_df в приведенном выше случае не работает.
LMTRAIT <- names(data)[-1] %>%
paste('trait1 ~', .) %>%
map(lm, data) %>%
purrr::map_df(., broom::glance) #
as_tibble(LMTRAIT)