Question

我正在按组进行线性回归，并希望提取回归残差

library(dplyr)
set.seed(124)

dat <- data.frame(ID = sample(111:503, 18576, replace = T), 
                  ID2 = sample(11:50, 18576, replace = T), 
                  ID3 = sample(1:14, 18576, replace = T),
                  yearRef = sample(1998:2014, 18576, replace = T),
                  value = rnorm(18576))


resid <- dat %>% dplyr::group_by(ID3) %>% 
         do(augment(lm(value ~ yearRef, data=.))) %>% ungroup()

如何将ID，ID2保留在resid中。目前，它仅将ID3保留在最终数据帧中

Answer 1

使用group_split，然后使用map_dfr遍历每个组，以使用ID, ID2绑定augment和bind_cols输出

library(dplyr)
library(purrr)
dat %>% group_split(ID3) %>% 
   map_dfr(~bind_cols(select(.x,ID,ID2), augment(lm(value~yearRef, data=.x))), .id = "ID3")

# A tibble: 18,576 x 12
   ID3      ID   ID2   value yearRef .fitted .se.fit   .resid    .hat .sigma .cooksd
   <chr> <int> <int>   <dbl>   <int>   <dbl>   <dbl>    <dbl>   <dbl>  <dbl>   <dbl>
 1 1       196    16 -0.385     2009 -0.0406  0.0308 -0.344   1.00e-3  0.973 6.27e-5
 2 1       372    47 -0.793     2012 -0.0676  0.0414 -0.726   1.81e-3  0.973 5.05e-4
 3 1       470    15 -0.496     2011 -0.0586  0.0374 -0.438   1.48e-3  0.973 1.50e-4
 4 1       242    40 -1.13      2010 -0.0496  0.0338 -1.08    1.21e-3  0.973 7.54e-4
 5 1       471    34  1.28      2006 -0.0135  0.0262  1.29    7.26e-4  0.972 6.39e-4
 6 1       434    35 -1.09      1998  0.0586  0.0496 -1.15    2.61e-3  0.973 1.82e-3
 7 1       467    45 -0.0663    2011 -0.0586  0.0374 -0.00769 1.48e-3  0.973 4.64e-8
 8 1       334    27 -1.37      2003  0.0135  0.0305 -1.38    9.86e-4  0.972 9.92e-4
 9 1       186    25 -0.0195    2003  0.0135  0.0305 -0.0331  9.86e-4  0.973 5.71e-7
10 1       114    34  1.09      2014 -0.0857  0.0500  1.18    2.64e-3  0.973 1.94e-3
# ... with 18,566 more rows, and 1 more variable: .std.resid <dbl>

Answer 2

使用"many models" approach，您可以将数据嵌套在ID3上，并使用purrr::map创建broom::augment数据帧的列表列。 data列表列具有ID3以外的所有原始列； map进入其中，然后仅选择所需的内容。在这里，我假设您要保留任何以“ ID”开头的列，但是您可以更改此列。然后取消嵌套数据框和扩展数据框。

library(dplyr)
library(tidyr)

dat %>%
  group_by(ID3) %>%
  nest() %>%
  mutate(aug = purrr::map(data, ~broom::augment(lm(value ~ yearRef, data = .))),
         data = purrr::map(data, select, starts_with("ID"))) %>%
  unnest(c(data, aug))
#> # A tibble: 18,576 x 12
#> # Groups:   ID3 [14]
#>      ID3    ID   ID2   value yearRef .fitted .se.fit  .resid    .hat .sigma
#>    <int> <int> <int>   <dbl>   <int>   <dbl>   <dbl>   <dbl>   <dbl>  <dbl>
#>  1    11   431    15  0.619     2002  0.0326  0.0346  0.586  1.21e-3  0.995
#>  2    11   500    21 -0.432     2000  0.0299  0.0424 -0.462  1.82e-3  0.995
#>  3    11   392    28 -0.246     1998  0.0273  0.0515 -0.273  2.67e-3  0.995
#>  4    11   292    40 -0.425     1998  0.0273  0.0515 -0.452  2.67e-3  0.995
#>  5    11   175    36 -0.258     1999  0.0286  0.0468 -0.287  2.22e-3  0.995
#>  6    11   419    23  3.13      2005  0.0365  0.0273  3.09   7.54e-4  0.992
#>  7    11   329    17 -0.0414    2007  0.0391  0.0274 -0.0806 7.57e-4  0.995
#>  8    11   284    23 -0.450     2006  0.0378  0.0268 -0.488  7.25e-4  0.995
#>  9    11   136    28 -0.129     2006  0.0378  0.0268 -0.167  7.25e-4  0.995
#> 10    11   118    17 -1.55      2013  0.0470  0.0470 -1.60   2.24e-3  0.995
#> # … with 18,566 more rows, and 2 more variables: .cooksd <dbl>,
#> #   .std.resid <dbl>

按组回归并保留R中的所有列

2 个答案: