如何在变量内重复循环？

我有一个名为bjmd数据集，看起来像这样（简化）：如何在变量内重复循环？

 rte year y obs 
22037 46001 1  0 1 
22042 46001 2  4 3 
22047 46001 3  5 3 
22202 46002 1 11 1 
22207 46002 2 14 1 
22212 46002 3  6 1 
22140 46003 1  5 6 
22141 46003 2  2 6 
22142 46003 3  6 6

我想运行一个循环来为每个不同的rte（46001,46002，46003）进行glm分析。在每个rte内，有多个year s，它们全都需要包含在glm分析中。从每条路线的glm测试中，我将采用坡度并创建另一个路线和坡度作为列的表格。这是我希望它看起来像：

rte slope 
46001 x 
46002 y 
46003 z

下面是循环代码我想出了：因为我一直得到0值我斜率

route<-with(bjmd,unique(rte)) 
slope<-with(bjmd,numeric(length(unique(rte)))) 
table<-data.frame(route,slope) 
for (i in unique(as.factor(bjmd$rte))) { 
    data<-subset(bjmd, rte=='i') 
    slope[i] <- coef(summary(glm(y ~ year+obs, 
           family = poisson(link=log),data=data)))[2,1] 
    table[i,2] <-paste(slope[i]) 
}) 
table

东西是不对的代码：

route slope 
1 46001  0 
2 46002  0 
3 46003  0

有人可以帮指出哪里我搞乱它呢？

来源

2013-03-02 wallflower

您需要从'data <-subset（bjmd，rte =='i'）''周围移除'i'的引号。目前，您正在对与字符串“i”相等的值进行子集化。 – Thomas 2013-07-06 14:42:49

不需要循环;只需使用split按照rte将您的数据集分组。然后用lapply为每个组合一个模型。

lapply(split(bjmd, bjmd$rte), function(dat) glm(y ~ year + obs, data=dat))

你也可以用交互术语一次性建模所有东西。预测值将是相同的，但剩余偏差df和P值将不同。哪种方法更适合您的需求取决于您的项目。

glm(y ~ (year + obs) * factor(rte), data=bjmd)

来源

2013-07-06 15:48:39

如何在变量内重复循环？

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