R 如何使用模拟数据运行逻辑回归{数据有50个观察值和100个模拟，在1个CSV文件中}

我试着运行我写的代码，但它没有给我结果

fitlist <- list()
for(i in unique(mydata1$Sim)){
  dat <- mydata1[mydata1$Sim==i,]
  tmp <- try(append(fitlist, model1 <- glm(y ~ x1+x2, family = binomial(link = logit),
                                           data = dat)))
  if (class(tmp) != "try-error") fitlist <- append(fitlist, tmp)

}

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fitlist以下内容应该以一种简单的方式满足问题的要求。

未测试，因为没有数据

sp <- split(mydata1, mydata1$Sim)
model_list <- lapply(sp, function(dat){
  tryCatch(glm(y ~ x1+x2, family = binomial(link = logit), data = dat),
           error = function(e) e)
})

ok <- !sapply(model_list, inherits, 'error')
fitlist <- model_list[ok]

sp您可以发布样本数据吗？请使用
dput（dat）
的输出编辑问题。或者，如果输出的dput（head（dat，20））太大
。我已附上样本数据。感谢仍在运行的代码itI am使用lbreg命令拟合对数二项分布。我试图将fitlist更改为数据帧，但出现此错误。as.data.frame.default（value，stringsAsFactors=FALSE）中出错：无法将类“lbreg”强制为data.frame我试图用于将fitlist更改为dataframe的代码是
library（tidyverse）p%map\u df（as\table）
@RuiBarradas@Seanlove好的，但是在您运行的问题中，
glm
，不是
lbreg
。是的，代码正在工作，所以我的问题是如何将fitlist更改为数据帧。我从glm更改为lbreg的原因是对数二项式的收敛问题。对于
glm
有
fitlist%>%broom:：tidy（）%%>%As.data.frame（）
。至于
lbreg
，您必须决定要在数据帧中包含返回值的哪些成员，没有现成的函数。