Question

我有1000个数据集，我已使用对数二项软件包（lbreg）进行了分析，但结果在列表中，并且我试图将其转换为数据框。我有一个代码，将提供该列表的样子，因为该列表包含1000个数据集的每个输出23个元素

我尝试了很多事情，但是没有进行转换，所以我弄清楚了系数的压缩方式，但是现在我需要将它们打包一次而不是进行1000次

library(lbreg)
nsim = 1000
for(k in 1:nsim){
  dat <- mydata1[mydata1$Sim == k,]
  sp <- split(mydata1, mydata1$Sim)
  model_list <- lapply(sp, function(dat){
    tryCatch(model1 <- lbreg(y ~ x1+x2, family = binomial(link = log), data = dat),
             error = function(e) e)
  })
}
ok <- !sapply(model_list, inherits, 'error')
fitlist <- model_list[ok]

我尝试使用

data.frame(matrix(unlist(fitlist), nrow=1000, byrow=T),stringsAsFactors=FALSE)

但是失败了。

如果我这样做，我会得到系数，但要获得所有系数，我必须做多达1000次

data.frame(coef(fitlist$`1`), coef(fitlist$`2`), coef(fitlist$`3`), coef(fitlist$`4`), coef(fitlist$`4`), coef(fitlist$`5`))

对于数据集，如果要检出 https://github.com/Seanlove89/logitdata

Answer 1

#Using base R
do.call("rbind",lapply(fitlist, function(x) data.frame(t(coef(x)))))
#or using `purrr`
purrr::map_df(set_names(fitlist, nm=1:length(lstfit)), 
              ~data.frame(t(coef(.x))), 
             .id = "model")

如何在模拟研究中使用lbreg立即获得系数

1 个答案: