Question

数据：

test_dat<-data.frame("ID"=c(rep("a",times=19),rep("b",times=20)),
                      "time"=seq(1,39,1),
                      "AMT"=c(0.5,  0.5,    0.5,    0.5,    0.5,    0.5,    0.5,    0.5,    0.5,    0.005,  
                              0.005,    0.005,  0.003,  0.0088, 0.0074, 0.006,  0.0023, 0.0028, 
                              0.0034,0.5,   0.5,    0.5,    0.5,    0.5,    0.5,    0.5,    0.5,    
                              0.5,  0.005,  0.005,  0.005,  0.0037, 0.0088, 0.0079, 0.005,  
                              0.006,    0.0034, 0.0042, 0.0029),
                      "ND_format"=c(TRUE,   TRUE,   TRUE,   TRUE,   TRUE,   TRUE,   TRUE,   TRUE,   TRUE,   
                                    TRUE,   TRUE,   TRUE,   FALSE,  FALSE,  FALSE,  FALSE,  FALSE,  
                                    FALSE,  FALSE,  TRUE,   TRUE,   TRUE,   TRUE,   TRUE,   TRUE,   TRUE,   
                                    TRUE,   TRUE,   TRUE,   TRUE,   TRUE,   FALSE,  FALSE,  FALSE,  TRUE,   
                                    FALSE,  FALSE,  FALSE,  FALSE))

问题：我正在尝试使用NADA包来计算删失数据对象的最大似然回归。我有一个更大的数据集，我想在一个数据帧的子集中应用一个函数。见下文：

library(NADA)
library(plyr)
cen_objects<-dlply(test_dat, .(ID), function(x,y,z) cenreg(Cen(test_dat$AMT,test_dat$ND_format)~as.numeric(test_dat$time)))
summary(cen_objects)
str(cen_objects[[1]])
cen_objects[[1]]@survreg$coefficients

interceptz<-ldply(names(cen_objects),function(x) cen_objects[[x]]@survreg$coefficients)
interceptz$ID<-names(cen_objects)
interceptz

问题在于，这当前不将该功能应用于每个唯一的“ID”（即截取对于“a”和“b”应该是不同的）。当我尝试这个时：

cen_objects<-dlply(test_dat, .(ID), function(x,y,z) cenreg(Cen(AMT,ND_format)~as.numeric(time)))

我得到了

“Cen中的错误（AMT，ND_format）：未找到对象'AMT'”

感谢您的帮助，我是split-apply-combine的新手，我担心我没有正确传递函数。详细的答案将帮助我将来更好地编写这些函数。

Answer 1

您遇到的问题在于您向dlply提供的功能。您将其编写为传递3个变量x，y和z，并且它只传递一个值，即{{1}的数据帧拆分块}}。这就是为什么它找不到任何变量并抛出错误的原因。

如果您使用：

ID

它应该可以正常工作。

dlply函数未应用于子集

1 个答案: