Question

我有一个包含较旧和较新数据的大型数据集。我创建了两个数据框，EarlyYears包含旧数据，LaterYears包含新数据，因此它们具有相同的列。

我想要做的是回归早年的数据以确定一个等式并将其应用于晚年以测试等式的强度 - A和B是常数，输入是我正在测试的 - 我改变它为不同的运行代码 - 和Dummy是1是没有输入数据。但是，我想通过其中一个变量的五分位数分割EarlyYears和LaterYears数据，并将EarlyYears的五分之一中找到的等式应用于来自五分之一的LaterYears中的数据。我在R中相当新，到目前为止有：

Model<-data.frame(Date = rep(c("3/31/09","3/31/11"),each = 20), 
InputRating = rep(c(1:5), 8), Dummy = rep(c(rep(0,9),1),4),
Y = rep(1,3,5,7,11,13,17,19), A = 1:40,B = 1:40*3+7)
newer<-as.numeric(grep("/11",Model$Date))
later<-as.numeric(grep("/11",Model$Date,invert = TRUE))

LaterYears<-Model[newer,]
EarlyYears<-Model[later,]
newModel<-EarlyYears

DataSet.Input<-data.frame(Date = newModel$Date, InputRating = newModel$InputRating, 
Dummy = newModel$Dummy, Y = newModel$Y, A = newModel$A,B = newModel$B)
quintiles<-quantile(DataSet.Input$A,probs=c(0.2,0.4,0.6, 0.8, 1.0))
VarQuint<-findInterval(DataSet.Input$A,quintiles,rightmost.closed=TRUE)+1L

regressionData<-do.call(rbind,lapply(split(DataSet.Input,VarQuint),
FUN = function(SplitData) { 
SplitRegression<-lm(Y ~ A + B + InputRating + Dummy, data = SplitData, na.action = na.omit) 
c(coef.Intercept = coef(summary(SplitRegression))[1],
coef.A = coef(summary(SplitRegression))[2], 
coef.B = coef(summary(SplitRegression))[3],
coef.Input = coef(summary(SplitRegression))[4],
coef.Dummy= coef(summary(SplitRegression))[5])
}))

i = 0
quintiles.LY<-quantile(LaterYears$A,probs=c(0.2,0.4,0.6, 0.8, 1.0))
Quint.LY<-findInterval(LaterYears$A,quintiles,rightmost.closed=TRUE)+1L

LaterYears$ExpectedValue <-apply(split(LaterYears,Quint.LY),1,
FUN = function(SplitData) {
  i=i+1
  regressionData[i,1]+regressionData[i,2]*SplitData$A +
  regressionData[i,3]*SplitData$B + regressionData[i,4]*SplitData$Input +
  regressionData[i,5]*SplitData$Dummy    
})

第一部分非常适合在regressionData中获取数据。我希望应用方程的结果保存在LaterYears数据集中的一列中，但是我收到错误 -

Error in apply(split(LaterYears, Quint.LY), 1, FUN = function(SplitData) { :
dim(X) must have a positive length

使用apply运行时，使用lapply运行时为空白，这是我最初尝试的。

如何解决这个问题的任何帮助将不胜感激！谢谢！

Answer 1

也许是这样的，使用predict会更好。它对您的示例数据不起作用，但它可能适用于实际数据。

# by, splits a dataset by a factor
regressionData <- by(DataSet.Input,VarQuint,
                     function(d) {
                       lm1 <- lm(Y ~ A + B + InputRating + Dummy, d)
                     })

quintiles.LY<-quantile(LaterYears$A,probs=seq(0,1,0.2))
Quint.LY<-findInterval(LaterYears$A,quintiles,rightmost.closed=TRUE)+1L

LaterYearsPredict <- split(LaterYears,Quint.LY)

# lapply's arguments can be anything that is a sequence
LaterYears$ExpectedValue <- unlist(lapply(1:length(LaterYearsPredict),
       function(x) 
         predict(regressionData[[x]],LaterYearsPredict[[x]])
       ))

R - 拆分数据，回归并将方程应用于新的拆分数据集

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