Question

我试图在每一行的数据框的两列之间应用简单的线性回归。经过一些研究后，我觉得我几乎就在那里，但我的功能仍然无法奏效。请看一下：

set.seed(1)
DF <- data.frame(A=rnorm(50, 100, 3),
                 B=rnorm(50, 100, 3))

resultlist   <- apply(DF, 1, function(y) lm(y ~ x))
resultcoeffs <- apply(DF, 1, function(y) lm(y ~ x)$coefficients)

关于如何实现这一目标的任何提示？

提前致谢。

Answer 1

每排只有一个观察。请注意，由于没有足够的自由度，您会得到NA估算值。

这个想法将是：

 mapply(function(x,y) lm(y~x)$coefficients, DF[,1], DF[,2])

或者

 apply(DF1, 1, function(x) lm(x[2]~x[1])$coefficients)

修改

假设您每行有很多观察结果，即x和y个变量跨越多列

 mapply(function(x,y) lm(y~x)$coefficients, as.data.frame(t(DFNew[1:3])),
                             as.data.frame(t(DFNew[4:6])))

或者

 apply(DFNew, 1, function(x) lm(x[4:6]~x[1:3])$coefficients)

数据

set.seed(25)
DFNew <- as.data.frame(matrix(sample(1:50,10*6, replace=TRUE), ncol=6))

R - 在每个数据帧行上应用lm

1 个答案:

修改

数据