如何在我的代码行中使用 tidy()？之后我将如何在 mutate() 中使用 recode() 并使用 ci 95%？

如何解决如何在我的代码行中使用 tidy()？之后我将如何在 mutate() 中使用 recode() 并使用 ci 95%？

如何使用包 tidy() 中的函数 broom 将包含所有三个预测变量的回归模型对象的输出转换为干净的数据框？>

在我被要求之后：

• 使用函数 mutate() 来：
  • 在数据框中创建两个新列，其限值为 95% 置信区间（一列用于下端，另一列用于上端）作为截距和斜率。您可以自行决定如何使用模型输出表中的估计值和标准误差来计算 95% 的置信区间。
  • 将 term 列中变量的名称重命名为更有意义的名称。您将需要使用 recode() 中的函数 mutate() 来执行此操作。
    • zma 必须重命名（重新编码）为 Std。种子质量
    • zop 必须重命名（重新编码）为 Std。天篷打开。
    • zzn 必须重命名（重新编码）为 Std。锌浓

到目前为止，这是我所拥有的，但它不起作用，因为当我执行视图（df）时，它仍然显示名称缩写名称（zma）而不是所需的重新编码名称（标准种子质量）

tidy(dat)
new_dat <- dat %>%
  select(5:7)

df <- data.frame(new_dat = c("zma","zop","znn"))
df %>% mutate(new_dat = recode(new_dat,"zma" = "Std. Seed Mass","zop" = "Std. Canopy Open.","zzn" = "Std. Zinc Conc."))

我不知道如何为这个问题做一行 ci 代码。

谢谢。