Question

是否有适当的方法来进行R风格的逻辑回归，避免使用循环，但我可以针对特定因子的每个级别进行多次回归？

例如，假设df是每日365行，带有二进制表示是否下雨：

multifactorglm(x){
  glm(rained ~ temp + humidity, data=x, family="binomial")
}
tapply(df, month, multifactorglm)

这将不会在R中运行，并显示以下消息...

Error: unexpected '{' in "multifactorglm(x){"
>   glm(rained ~ temp + humidity, data=x, family="binomial")
Error in eval(predvars, data, env) : 
  numeric 'envir' arg not of length one
> }
Error: unexpected '}' in "}"
>

我希望得到一个12 glm回归的向量，但我不想使用循环。我该怎么办？

Answer 1

我认为错误是由于无法理解定义函数的R语法（以及不知道诸如“月”之类的列名不可用作全局变量而导致的另一个错误。请尝试改为：

multifactorglm <- function(x){
  glm(rained ~ temp + humidity, data=x, family="binomial")
}
do.call(rbind, do(df, df$month, multifactorglm) )

如果你真的想要一个完全数字化的结果，可能是：

multifactorglm<- function(x){
  coef( glm(rained ~ temp + humidity, data=x, family="binomial") )
}
do.call( rbind, do(df, df$month, multifactorglm) )

...我认为这将是一个包含3列（拦截和两个参数列）的矩阵......虽然在没有数据的情况下未经测试。看着我的第一次努力，我意识到tapply不会正确分割数据帧。您可能需要使用lapply (split(df, df$month) ,multifactorglm)或do函数，该函数在rownames内部使用tapply。

R如何为我的data.frame中的每个级别执行多个GLM？

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