Question

我想对我的数据lm的每一行进行dt回归。我的代码是

coe <- apply(dt, 1, FUN = function(x) lm(dbl ~ bld, data = as.data.frame(x))$coefficients)

但是它返回：

eval（predvars，data，env）中的错误：找不到对象'dbl'

我确认数据dbl中有bld和dt。所以我不知道如何处理。

Answer 1

我猜想您写错了关于逐行运行回归的信息（这是不可能的，因为x中只有y和y ~ x的一个观察值）。相反，您想对某些分组变量重复运行回归吗？

使用groupedstats很容易做到：

groupedstats::grouped_lm(
  data = ggplot2::diamonds,
  grouping.vars = c(cut, color),            # grouping variables
  formula = price ~ carat * clarity         # formula
)
#> # A tibble: 547 x 10
#>    cut   color term  estimate std.error  t.value conf.low conf.high
#>    <ord> <ord> <chr>    <dbl>     <dbl>    <dbl>    <dbl>     <dbl>
#>  1 Ideal E     (Int~  -3085.       64.9  -47.5    -3212.    -2958. 
#>  2 Ideal E     carat  10529.       74.1  142.     10384.    10674. 
#>  3 Ideal E     clar~  -2088.      267.    -7.81   -2612.    -1564. 
#>  4 Ideal E     clar~    168.      265.     0.633   -352.      688. 
#>  5 Ideal E     clar~   -926.      217.    -4.26   -1352.     -500. 
#>  6 Ideal E     clar~    625.      157.     3.99     318.      932. 
#>  7 Ideal E     clar~   -392.      107.    -3.65    -602.     -181. 
#>  8 Ideal E     clar~     83.9      79.1    1.06     -71.1     239. 
#>  9 Ideal E     clar~    -40.8      67.4   -0.605   -173.       91.4
#> 10 Ideal E     cara~   9746.      287.    34.0     9185.    10308. 
#> # ... with 537 more rows, and 2 more variables: p.value <dbl>,
#> #   significance <chr>

由reprex package（v0.2.0.9000）创建于2018-08-19。

Answer 2

您要执行的操作有两个问题。当您将dt传递到apply时，它将x降到（命名的）数字向量上。当您使用as.data.frame来强制它时，它将变成一个具有一列的data.frame。这就是为什么找不到dbl的原因。

> x <- c(a = 1, b = 0.58)
> as.data.frame(x)
     x
a 1.00
b 0.58

第二点是您想对两点进行回归。本质上，您正在这样做：

> lm(b ~ a, data = data.frame(a = 1, b = 0.58))

Call:
lm(formula = b ~ a, data = data.frame(a = 1, b = 0.58))

Coefficients:
(Intercept)            a  
       0.58           NA

您将无法估算出感兴趣的参数，因为您需要更多的积分才能做到这一点。

将lm回归应用于每一行的错误

2 个答案: