Question

我需要有关如何按列进行多元回归的指南。我有一个数据框，我想让每个列分别拟合系数。到目前为止，我只能在一列中获得这些结果。

到目前为止我尝试了什么

可能将结果分配给新变量

（model.out1＆lt; - lm（y1~x1））（model.out2＆lt; - lm（y2~x2））

可能会有效，但我不想写几个拟合方程，每次都要说15个和列名。这不是优雅的解决方案。

 2. using `apply` function 

aa <- apply(df[4:8],2,fit_function)


    fit_function <- function(x){nlsLM(x~ifelse(df$direc=="North"&V<J1, exp((-t_pw)/f0*exp(-del1*(1-V/J1)^2)),1)*ifelse(df$direc=="South"&V>J2, exp((-t_pw)/f0*exp(-del2*(1-V/J2)^2)),1)
    ,data=df,start=c(del1=5,J1=15,del2=1,J2=-5),trace=T)}

通常我们知道错误

nlsModel中的错误（formula，mf，start，wts）：奇异渐变初始参数估计矩阵

可能将这些列分开并适合它们中的每一个并组合拟合系数可能有效。但我不知道该怎么做。

这里是您可检查有效性的可重复数据的 DF

direc <- rep(rep(c("North","South"),each=10),times=6)
  V <- rep(c(seq(2,40,length.out=10),seq(-2,-40,length.out=10)),times=1)
  DQ0 = c(replicate(2, sort(runif(10,0.001,1))))
  DQ1 = c(replicate(2, sort(runif(10,0.001,1))))
  DQ2 = c(replicate(2, sort(runif(10,0.001,1))))
  DQ3 = c(replicate(2, sort(runif(10,0.001,1))))
  DQ4 = c(replicate(2, sort(runif(10,0.001,1))))
  group  =  c(replicate(1,rep(letters[1:6],each=20)))  
df <- data.frame(group,direc,V,DQ0,DQ1,DQ2,DQ3,DQ4)

library(minpack.pl)

因为我想对所有列DQ0，DQ1，DQ2，DQ3，DQ4进行拟合，所以我写下了这个函数。

拟合功能

 f0<-1e-9
 t_pw<-3e-8

nls_fit=nlsLM(DQ0~ifelse(df$direc=="North"&V<J1, exp((-t_pw)/f0*exp(-del1*(1-V/J1)^2)),1)*ifelse(df$direc=="South"&V>J2, exp((-t_pw)/f0*exp(-del2*(1-V/J2)^2)),1)
        ,data=df,start=c(del1=5,J1=15,del2=1,J2=-5),trace=T)

并在每个组内获得拟合结果。

df_new<- df%>%
  group_by(group)%>%
  do(data.frame(model=tidy(nls_fit)))%>%
  select_("delta"="model.term","value"= "model.estimate")

如何将DQ1，DQ2，DQ3和DQ4的拟合结果作为表格。也许这样的事情更可取

    group delta  value_DQ0  value_DQ1   value_DQ2  value_DQ3 value_DQ4 
1      a  del1   4.962564       *           *          *         * 
2      a    J1  14.666667       *           *          *         *
3      a  del2   3.496986       *           *          *         *
4      a    J2 -14.468551
5      b  del1   4.962564
6      b    J1  14.666667
7      b  del2   3.496986
8      b    J2 -14.468551
9      c  del1   4.962564
10     c    J1  14.666667
..   ...   ...        ...

修改我找到了Help with lm and multiple linear regression 也许我可以通过这个来做到这一点

dat <- data.frame(x=1:10,y=rnorm(10),z=10:1)
lm(x~., data=dat)

但是当我像上面那样用DQ0替换if else时我得到了这个错误

可能我错过了一些部分。你能给出一个明确的答案吗？我们将不胜感激。

如何将nlsLM函数与R

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