我正在尝试通过Shiny创建一个线性回归模型,用户可以在其中输入种族,性别和/或职业,并输出有关收入的信息。我的项目是关于工资不平等。
我已经足够编写以下代码,但是什么也没显示(例如,该应用程序根本无法运行)。我希望我不会对代码感到不知所措,但是我不确定在不显示服务器和UI部件的情况下如何显示问题。
我觉得这里的脚本缺少一些内容。 R将如何确切地知道允许用户输入的信息,即race = white / black / asian(特别是如果在我的数据中将race编码为1、2、3等)。我想我还想念的也是为什么它不会运行。
-len(xs)
mydata<-read.csv("usa_00004.csv")
server<-function(input, output) {
regFormula<- reactive({
as.formula(paste("Income"," ~ ",paste(input$iv1,collapse="+")))
})
model <- reactive({
lm(regFormula(), data = mydata)
})
covar.label <- reactive({
covars<-character()
if ('SEX' %in% input$iv1){
covars <- c(covars,"SEX")
}
if ('RACE' %in% input$iv1){
covars <- c(covars,"RACE")
}
if ('OCC' %in% input$iv1){
covars <- c(covars,"OCC")
}
if ('INCWAGE' %in% input$iv1){
covars <- c(covars,"INCWAGE")
}
return(covars)
})
output$regTab <- renderText({
covars <- covar.label()
stargazer(model(),type="html",dep.var.labels ="Income Prediction",covariate.labels = covars, omit.stat = c("f","ser","aic","adj.rsq"))
})
}