Question

我正在尝试将回归函数应用于因子（Subject）的每个单独级别。我的想法是，对于每个主题，我可以根据实际阅读时间（RT）和相应打印字符串（WordLen）的长度获得预测的阅读时间。我和一位同事一起帮助我，根据（主题）中另一个函数（Region）的每个级别应用函数。但是，原始代码和我尝试修改（通过单个因子跨中断应用函数）都不起作用。

以下是对某些示例数据的尝试：

 test0<-structure(list(Subject = c(101L, 101L, 101L, 101L, 101L, 101L, 
101L, 101L, 101L, 101L, 102L, 102L, 102L, 102L, 102L, 102L, 102L, 
102L, 102L, 102L, 103L, 103L, 103L, 103L, 103L, 103L, 103L, 103L, 
103L, 103L), Region = c(1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 
2L, 2L, 2L, 2L), RT = c(294L, 241L, 346L, 339L, 332L, NA, 399L, 
377L, 400L, 439L, 905L, 819L, 600L, 520L, 811L, 1021L, 508L, 
550L, 1048L, 1246L, 470L, NA, 385L, 347L, 592L, 507L, 472L, 396L, 
761L, 430L), WordLen = c(3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 5L, 7L, 3L, 
9L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 5L, 7L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 
3L, 3L, 5L, 7L, 3L)), .Names = c("Subject", "Region", "RT", "WordLen"
), class = "data.frame", row.names = c(NA, -30L))

不幸的是，这些数据正在返回一个我无法通过完整数据集获得的问题：

"Error in lm.fit(x, y, offset = offset, singular.ok = singular.ok, ...) : 
  0 (non-NA) cases"

也许这是因为样本数据太小了？

无论如何，我希望有人会看到代码的问题，尽管我有能力提供工作数据......

这是原始代码（不起作用）：

for(i in 1:length(levels(test0$Subject)))
  for(j in 1:length(levels(test0$Region)))
    {tmp=predict(lm(RT~WordLen,test0[test0$Subject==levels(test0$Subject)[i] & test0$Region==levels(test0$Region)[j],],na.action="na.exclude"))
    test0[names(tmp),"rt.predicted"]=tmp
    }

这是修改后的代码（这并不奇怪，也不起作用）：

for(i in 1:length(levels(test0$Subject)))
    {tmp=predict(lm(RT~WordLen,test0[test0$Subject==levels(test0$Subject)[i],],na.action="na.exclude"))
    test0[names(tmp),"rt.predicted"]=tmp
    }

我非常感谢任何建议。

Answer 1

您可以使用库ddply()中的函数plyr来获得结果。这将根据Subject拆分数据框，计算回归模型的预测，然后将新列添加到数据框。

ddply(test0,.(Subject),transform, 
   pred=predict(lm(RT~WordLen,na.action="na.exclude")))

   Subject Region   RT WordLen     pred
1      101      1  294       3 327.9778
......
4      101      1  339       3 327.9778
5      101      1  332       3 327.9778
6      101      2   NA       3       NA
7      101      2  399       5 363.8444
.......
13     102      1  600       3 785.4146

要按Subject和Region拆分数据，您应将两个变量放在.()内。

ddply(test0,.(Subject,Region),transform,
    pred=predict(lm(RT~WordLen,na.action="na.exclude")))

Answer 2

测试数据中唯一的问题是Subject和Region不是因素。

test0$Subject <- factor(test0$Subject)
test0$Region <- factor(test0$Region)

for(i in 1:length(levels(test0$Subject)))
  for(j in 1:length(levels(test0$Region)))
  {tmp=predict(lm(RT~WordLen,test0[test0$Subject==levels(test0$Subject)[i] & test0$Region==levels(test0$Region)[j],],na.action="na.exclude"))
   test0[names(tmp),"rt.predicted"]=tmp
  }
#   26     27     28     29     30 
# 442.25 442.25 560.50 678.75 442.25

您收到错误（0 non-NA cases）的原因是，当您进行子集化时，您是在不是因素的变量级别上进行的。在原始数据集中，尝试：

test0[test0$Subject==levels(test0$Subject)[1],]

你得到：

# [1] Subject Region  RT      WordLen
# <0 rows> (or 0-length row.names)

lm()尝试使用的是

Answer 3

虽然你的问题似乎要求解释错误，其他人已经回答了（数据根本不是因素），但这是一种只使用base包

的方法。

test0$rt.predicted <- unlist(by(test0[, c("RT", "WordLen")], list(test0$Subject, test0$Region), FUN = function(x) predict(lm(RT ~ 
    WordLen, x, na.action = "na.exclude"))))

test0
##    Subject Region   RT WordLen rt.predicted
## 1      101      1  294       3     310.4000
## 2      101      1  241       3     310.4000
## 3      101      1  346       3     310.4000
## 4      101      1  339       3     310.4000
## 5      101      1  332       3     310.4000
## 6      101      2   NA       3     731.0000
## 7      101      2  399       5     731.0000
## 8      101      2  377       7     731.0000
## 9      101      2  400       3     731.0000
## 10     101      2  439       9     731.0000
## 11     102      1  905       3     448.5000
## 12     102      1  819       3           NA
## 13     102      1  600       3     448.5000
## 14     102      1  520       3     448.5000
## 15     102      1  811       3     448.5000
## 16     102      2 1021       3           NA
## 17     102      2  508       3     399.0000
## 18     102      2  550       5     408.5000
## 19     102      2 1048       7     389.5000
## 20     102      2 1246       3     418.0000
## 21     103      1  470       3     870.4375
## 22     103      1   NA       3     870.4375
## 23     103      1  385       3     877.3750
## 24     103      1  347       3     884.3125
## 25     103      1  592       3     870.4375
## 26     103      2  507       3     442.2500
## 27     103      2  472       3     442.2500
## 28     103      2  396       5     560.5000
## 29     103      2  761       7     678.7500
## 30     103      2  430       3     442.2500

Answer 4

我希望这是因为对于两个分类变量的组合，没有数据存在。你可以做的是首先提取子集，检查它是否不等于NULL，如果有数据则只执行lm。

在循环R中的因子级别时应用回归

4 个答案: