Question

我的数据集（PAEscore）每列有1672个条目（38个参与者，每个参与者44个观察结果）。我想看一下Fraction_Value与Subject_Fraction，并编写脚本的一部分，它将为每个主题提供R系数。在我加载的数据中，我有一个主题编号列，一个分数值列和一个主题分数列。到目前为止，我有一个代码，它将为我提供所有38位参与者的综合数据的情节和R值：

fit1 <- lm(Fraction_Value ~ Subject_Fraction) 

summary(fit1)

plot(Fraction_Value ~ Subject_Fraction)
abline(fit1)

但是，我在运行一个循环时会遇到很多麻烦，这个循环会给我一个包含每个参与者个别R值的表。我试过这个但它不起作用。

PAEcoeff = matrix()

for (i in levels(PAEscore$Subject_ID)) {
  # Create temporary data frame:
     PAE_tmp  <- PAEscore[PAEscore$Subject==i,]
  # Perform regression:
      reg_result <- lm(PAE_tmp$Fraction_Value ~ PAE_tmp$Subject_Fraction)
 # Get coefficient:
      tmp_coef   <- coef(reg_result)
  # Store coefficient:
     PAEcoeff[as.numeric(i)] <- tmp_coef[2]
}

你们有什么建议可以解决它吗？我跑这个时没有收到任何错误，但我得到一张空桌子。我错过了什么？或者，有更简单的方法吗？

Answer 1

我的回答是假设PAEscore$Subject_ID很容易成为一个因素而不是一个字符（否则levels(PAEscore$Subject_ID给出NULL并且你的循环什么都不做！）

您的循环计数器i是通过级别的，因此它将是一个字符串。使用as.numeric(i)将其强制转换为数字会产生NA。

修复它。在循环之外，初始化

PAEcoeff <- setNames(numeric(nlevels(PAEscore$Subject_ID)), levels(PAEscore$Subject_ID))

然后在内部循环中，使用PAEcoeff[i]。

有更简单的方法吗？

您按组进行线性回归拟合。我建议你阅读Linear Regression and group by in R。我在这里的答案只是为了解决你的错误。

如何一次计算多个R系数？

1 个答案: