Question

我在弄清楚如何解决这个问题时遇到了一些困难。我有一个数据框，我分成不同的网站（link5）。一旦拆分，我基本上想要在子集上运行线性回归模型。这是我正在使用的代码，但它绝对不正确。此外，如果我可以将模型结果输出到新的数据框，这样每个站点将有一行具有模型参数估计值，那将是很好的 - 这只是一个愿望，而不是现在的必需品。谢谢你的帮助！

 les_events <- split(les, les$link5)

 result <- lapply(les_events) {

   lm1 <-lm(cpe~K,data=les_events)
   coef <- coef(lm1)
   q.hat <- -coef(lm1)[2] 
   les_events$N0.hat <- coef(lm1[1]/q.hat)
}

Answer 1

你有很多问题。

您尚未将函数（FUN参数）传递给lapply
你的关闭（{}内的位差不多，但不是你想要的功能所在的身体）

以下内容将返回模型中的系数

 result <- lapply(les_events, function(DD){
   lm1 <-lm(cpe~K,data=DD)
   coef <- coef(lm1)

   data.frame(as.list(coef))
  })

这将返回包含每个系数列的data.frames列表。

lapply(les_events, lm, formula = 'cpe~K')

将返回一个线性模型对象列表，这可能更有用。

对于更一般的split / apply / combine方法，请使用plyr或data.table

data.table

library(data.table)
DT <- data.table(les)

result <- les[, {lm1 <- lm(cpe ~ K, data = .SD)
                 as.list(lm1)}, by = link5]

plyr

library(plyr)


result <- ddply(les, .(link5), function(DD){
   lm1 <-lm(cpe~K,data=DD)
   coef <- coef(lm1)

   data.frame(as.list(coef))
  })

# or to return a list of linear model objects
dlply(les, link5, function(DD){ lm(cpe ~K, data =DD)})

应用一系列命令来分割数据帧

1 个答案:

data.table

plyr