将R中不同数据表之间的变量分组

Question

我想用这种形式执行回归：

我的代码如下：

R_j_k <- read.table(text = "
    j     R_j_1  R_j_2     R_j_3 
     1      20    15         40 
     2      45    30         50 
     3      60    45         60 
     4      75    60         60 
     5      90    70         60 
     6     105    70         90 
     7     120    70        120 
     8     125    70        140 
     9     130    70        160 
    10     145    70        180 
           ",header = T)

R_i_k <-read.table(text = "
             i     R_i_1  R_i_2    R_i_3 
             1     150    70        190 
             2     155    70        200 
             3     150    75        195 
             4     160    80        190 
             5     150    75        180 
               ",header = T)

我想估计参数b，但我不知道如何将不同数据表中的变量分组在一起。因此，我想学习将IV分配给我的DV。

我的尝试

Sum_R_j_k <- data.frame(
    j = seq(1:10),
    k_1 = rnorm(10,0,0),  
    k_2 = rnorm(10,0,0),
    k_3 = rnorm(10,0,0)
)

Sum_R_j_k[1,2] <-  R_j_k[1,2]
Sum_R_j_k[1,3] <-  R_j_k[1,3]
Sum_R_j_k[1,4] <-  R_j_k[1,4]

    for (k in 2:4) {
    for (j in 2:10) {
        Sum_R_j_k[j,k] <- Sum_R_j_k[j-1,k] + R_j_k[j,k]

    }}


  Sum_R_j_k <- read.table(text = " 
        j        k_1    k_2      k_3
    1   20  15  40
    2   65  45  90
    3   125 90  150
    4   200 150 210
    5   290 220 270
    6   395 290 360
    7   515 360 480
    8   640 430 620
    9   770 500 780
    10  915 570 960
        ",header = T)

for (i in 1:5) {
for (k in 2:4) {
for (j in 1:10) {

   nls(R_i_k[i,k] ~ R_j_k[j,k]*b^j)

    }}}

这不起作用。我想我需要将变量分组而不是使用for循环。不幸的是，我不知道该怎么办。