用簡單的線性迴歸的結果創建一個數據框

我有個人身體狀況指數的時間系列。我想爲每個人確定身體狀況指數隨時間的變化。換句話說，我想創建一個線性迴歸的每一個人，然後收集所有結果（截距和斜率）成數據幀，將是這樣的：用簡單的線性迴歸的結果創建一個數據框

第一欄：單獨的ID

第二欄：攔截

Thirs柱：坡

這是我想什麼（只有我的數據集的樣本），但我只得到所有結果的列表，我不知道如何將它們團聚成單個數據幀：

individual <- c(1,1,6,8,8,9,9,9,12,12) 
day <- c(4,17,12,12,17,3,9,22,13,20) 
condition <- c(0.72, 0.72, 0.67, 0.73, 0.76, 0.65, 0.68, 0.78, 0.73, 0.71)  
test <- data.frame(individual, day, condition) 
ind.id <- unique(test$individual) 
ind.list <- lapply(1:length(ind.id), function(i){ subset(test, test$individual==ind.id[i])}) 
lms <- lapply(ind.list, lm, formula=condition~day)

謝謝！

來源

2012-02-21 J.VDW

我會用這對你有一些不錯的福利包plyr：

功能ddply()將估計的LM（）由個人或不管你指定的其他分組變量是多少
默認返回一個data.frame

代碼：

library(plyr) 
ddply(test, "individual", function(x) { 
    model <- lm(condition ~ day, data = x) 
    coef(model) 
})

individual (Intercept)   day 
1   1 0.7200000 1.207763e-17 
2   6 0.6700000   NA 
3   8 0.6580000 6.000000e-03 
4   9 0.6242403 6.978799e-03 
5   12 0.7671429 -2.857143e-03

如果你不想使用plyr，或者只是想知道如何與基礎R做到這一點，這裏有一個方法。請注意，默認情況下，您的列表對象lms沒有任何與其關聯的名稱，因此您需要確保ind.id與正確的係數相匹配。我可能會自己使用plyr方法。

> cbind(ind.id, do.call("rbind",lapply(lms, coef))) 
    ind.id (Intercept)   day 
1  1 0.7200000 1.207763e-17 
6  6 0.6700000   NA 
8  8 0.6580000 6.000000e-03 
9  9 0.6242403 6.978799e-03 
12  12 0.7671429 -2.857143e-03

來源

2012-02-21 22:06:47 Chase

（+1）對於整個問題，使用'plyr'不公平！ – Justin 2012-02-21 22:11:17

@Justin - 工作更聰明:) Hadley在他的論文中有一個非常相似的例子，他使用plyr從lm（）模型中製作100個診斷圖。 – Chase 2012-02-21 22:15:08

以下是該論文的鏈接：_數據分析的拆分應用組合戰略_ http://www.jstatsoft.org/v40/i01/paper](http://www.jstatsoft.org/v40/i01 /紙） – bdemarest 2012-02-21 23:26:26

我喜歡plyr對於這些情況：

ldply(lms, function(x) x$coefficients) 


    (Intercept)   day 
1 0.7200000 1.207763e-17 
2 0.6700000   NA 
3 0.6580000 6.000000e-03 
4 0.6242403 6.978799e-03 
5 0.7671429 -2.857143e-03

來源

2012-02-21 22:04:06 Justin

在nlme包看lmList。更一般地說，您可能想要爲每個主題擬合單個混合模型（nlme或lme4），而不是單個模型。

來源

2012-02-21 22:47:22

謝謝，我已經使用lme分析我的數據，個人lm是爲了另一個目的。 – 2012-02-22 13:51:02

用簡單的線性迴歸的結果創建一個數據框

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