按功能应用lm（）

我是R新手，刚刚学习了apply函数及其工作原理。我只是想在几年内从产品颜色和品牌中提取适合变量x的lm的系数。按功能应用lm（）

我知道我可以创建一个for循环和模型年的数据子集并适合它，但我认为它的时间我开始使用更多的内置函数，所以我希望能够使用by函数或其中一个应用功能。这就是我的想法。

#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)

错误的eval（predvars，数据，ENV）：数字 'ENVIR' 精氨酸不长度当我进入help(by)
一个

我立足这个离exapmleř得到的

来源

2012-07-01 user11281

你混合不同的范式设立环境：该'with'范式和'数据= '范例，而且，d $ x变量有50个不同的值，所以你只会将单行数据帧传递给lm（）。看起来mplourde能够辨别你的意图，所以我会在你之后删除这个注释接受他/她的回答 –

我建议你，但通过“品牌”只...并保持简单...也许然后我会明白它是如何工作的 – moldovean

尝试此代替：

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

来源

2012-07-01 18:30:57

我想你可能能够缩短这个'通过（d， year，lm，formula = x〜color）'，因为如果提供了'formula'，'lm'将与参数匹配，下一个未说明的参数，即'data' ... –

除了与基础R FUNCT这样做离子（这是学习它们如何工作的好主意），也值得关注谁可能在之前做过这方面的工作。将线性模型拟合到数据集的每个子集是出现一堆，事实证明人们已经为此专门构建了一些便利的工具。

试看包装lme4和功能lmList。从在?lmList的例子中，

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

符合该线性模型Reaction ~ Days分别为每个Subject。这是conveient因为提取方法直接在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

（行号都为Subjects ID值）查看帮助文件在?lmList，看看有什么其他方法可用的东西像置信区间，绘图等等

来源

2012-07-01 18:37:08 joran

除了joran的评论：a）你也可以在包nlme中使用lmList，它具有更好的文档; b）通常在子集上使用lmList或许多lm并不是一个好主意。使用lme/lmer的威力，将年份视为随机或固定效果（在这种情况下使用nls）。 –

对上述内容的更正：最后一句应为“在这种情况下使用gls” –

这在更现代化的包装中要容易得多，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对象;注意，我们需要在list(.)使data.table不会混淆普通列表来包装lm（注意：is.list(lm(x ~ color, data = d))是TRUE

来源

2017-12-13 08:50:19 MichaelChirico

按功能应用lm（）

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