tidyverse_model.r

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df %>%
 group_by(group) %>%
 nest() %>%
 mutate(
   model = map(data, ~lm(y ~ x, data = .x)),
   pred = map2(model, data, predict),
   r2 = map_dbl(model, ~summary(.x)$r.squared)
 ) %>%
 unnest(c(data, pred)) %>%
 filter(r2 > 0.5)
0WPM0%0:000/230(0%)|Ln 1, Col 1
UTF-8R

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