按功能應用lm（）

我是R新手，剛剛學習了apply函數及其工作原理。我只是想在幾年內從產品顏色和品牌中提取適合變量x的lm的係數。按功能應用lm（）

我知道我可以創建一個for循環和模型年的數據子集並適合它，但我認爲它的時間我開始使用更多的內置函數，所以我希望能夠使用by函數或其中一個應用功能。這就是我的想法。

#some made up data 

x<-rnorm(50,13400,1200) 
color<-sample(factor(c("Red","Black","Blue","Green","White")),50,replace=T) 
year<-sample(factor(2006:2012),50,replace=T) 
brand<-sample(factor(c("A","B","C","D")),50,replace=T) 

d<-data.frame(x,color,year,brand) 

#now I want to fit the model lm(x~color+brand) for each year level 
#this is what I was thinking... 

tmp<-with(d,by(x,year,function(y) lm(x~color,data=y))) 
sapply(tmp,coef)

錯誤的eval（predvars，數據，ENV）：數字 'ENVIR' 精氨酸不長度當我進入help(by)
一個

我立足這個離exapmleř得到的

來源

2012-07-01 user11281

你混合不同的範式設立環境：該'with'範式和'數據= '範例，而且，d $ x變量有50個不同的值，所以你只會將單行數據幀傳遞給lm（）。看起來mplourde能夠辨別你的意圖，所以我會在你之後刪除這個註釋接受他/她的回答 –

我建議你，但通過「品牌」只...並保持簡單...也許然後我會明白它是如何工作的 – moldovean

嘗試此代替：

tmp <- by(d, year, function(d.subset) lm(x~color, data=d.subset))

來源

2012-07-01 18:30:57

我想你可能能夠縮短這個'通過（d， year，lm，formula = x〜color）'，因爲如果提供了'formula'，'lm'將與參數匹配，下一個未說明的參數，即'data' ... –

除了與基礎R FUNCT這樣做離子（這是學習它們如何工作的好主意），也值得關注誰可能在之前做過這方面的工作。將線性模型擬合到數據集的每個子集是出現一堆，事實證明人們已經爲此專門構建了一些便利的工具。

試看包裝lme4和功能lmList。從在?lmList的例子中，

(fm1 <- lmList(Reaction ~ Days | Subject, sleepstudy))

符合該線性模型Reaction ~ Days分別爲每個Subject。這是conveient因爲提取方法直接在fm1工作：

> coef(fm1) 
    (Intercept)  Days 
308 244.1927 21.764702 
309 205.0549 2.261785 
310 203.4842 6.114899 
330 289.6851 3.008073 
331 285.7390 5.266019 
332 264.2516 9.566768 
333 275.0191 9.142045 
334 240.1629 12.253141 
335 263.0347 -2.881034 
337 290.1041 19.025974 
349 215.1118 13.493933 
350 225.8346 19.504017 
351 261.1470 6.433498 
352 276.3721 13.566549 
369 254.9681 11.348109 
370 210.4491 18.056151 
371 253.6360 9.188445 
372 267.0448 11.298073

（行號都爲Subjects ID值）查看幫助文件在?lmList，看看有什麼其他方法可用的東西像置信區間，繪圖等等

來源

2012-07-01 18:37:08 joran

除了joran的評論：a）你也可以在包nlme中使用lmList，它具有更好的文檔; b）通常在子集上使用lmList或許多lm並不是一個好主意。使用lme/lmer的威力，將年份視爲隨機或固定效果（在這種情況下使用nls）。 –

對上述內容的更正：最後一句應爲「在這種情況下使用gls」 –

這在更現代化的包裝中要容易得多，例如data.table：

library(data.table) 
setDT(d) 
d[ , .(reg = list(lm(x ~ color))), by = year] 
# year reg 
# 1: 2012 <lm> 
# 2: 2006 <lm> 
# 3: 2011 <lm> 
# 4: 2008 <lm> 
# 5: 2007 <lm> 
# 6: 2010 <lm> 
# 7: 2009 <lm>

的reg列具有lm對象;注意，我們需要在list(.)使data.table不會混淆普通列表來包裝lm（注意：is.list(lm(x ~ color, data = d))是TRUE

來源

2017-12-13 08:50:19 MichaelChirico

按功能應用lm（）

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