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我正在努力解决似乎应该是我在这里问过的上一个问题的简单扩展。

我正在尝试汇总（a）一系列日期和（b）一个因子变量。样本数据可能是：

Brand    Day     Rev     RVP              
  A      1        2535.00  195.00 
  B      1        1785.45  43.55 
  C      1        1730.87  32.66 
  A      2        920.00   230.00
  B      2        248.22   48.99 
  C      3        16466.00 189.00      
  A      1        2535.00  195.00 
  B      3        1785.45  43.55 
  C      3        1730.87  32.66 
  A      4        920.00   230.00
  B      5        248.22   48.99 
  C      4        16466.00 189.00

感谢有用的建议，我想出了如何使用 data.table 找到品牌在几天内的平均收入：

new_df<-df[,(mean(Rev)), by=list(Brand,Day)]

现在，我想创建一个新表，其中有一列列出了每个品牌的 Rev by Day 的 OLS 回归的系数估计值。我试图这样做如下：

new_df2<-df[,(lm(Rev~Day)), by=list(Brand)]

这似乎不太对劲。想法？我敢肯定，我错过了一些明显的东西。

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3 回答 3

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你有几个选择。

您可以将整个模型对象保存为 data.table 中的列表

models <- df[,   list(model  = list(lm(Rev ~ Day))),by = Brand]

models
   Brand model
1:     A  <lm>
2:     B  <lm>
3:     C  <lm>


# look at the models
models[,print(model[[1]]),by= Brand]


Call:
lm(formula = Rev ~ Day)

Coefficients:
(Intercept)          Day  
     2804.2       -538.3  



Call:
lm(formula = Rev ~ Day)

Coefficients:
(Intercept)          Day  
     1741.5       -263.5  



Call:
lm(formula = Rev ~ Day)

Coefficients:
(Intercept)          Day  
      -3698         4653

您可以保存系数

models[, {coefs <- coef(model[[1]])
      list(coefs = coefs, name = names(coefs))}, by = Brand]
##     Brand      coefs        name
## 1:     A  2804.1667 (Intercept)
## 2:     A  -538.3333         Day
## 3:     B  1741.5291 (Intercept)
## 4:     B  -263.5251         Day
## 5:     C -3697.8621 (Intercept)
## 6:     C  4653.1989         Day

或者您可以只提取模型列表

  models[,model]
于 2012-12-16T22:42:21.113 回答
3

我认为这就是你想要的：

new_df2<-df[,(lm(Rev~Day)$coefficients[["Day"]]), by=list(Brand)]

lm返回一个完整的模型对象，您需要深入研究它以从可以变成一列的每个组中获取单个值。

于 2012-12-16T22:42:41.157 回答
1 
> DF <- read.table(text="Brand    Day     Rev     RVP              
+   A      1        2535.00  195.00 
+   B      1        1785.45  43.55 
+   C      1        1730.87  32.66 
+   A      2        920.00   230.00
+   B      2        248.22   48.99 
+   C      3        16466.00 189.00      
+   A      1        2535.00  195.00 
+   B      3        1785.45  43.55 
+   C      3        1730.87  32.66 
+   A      4        920.00   230.00
+   B      5        248.22   48.99 
+   C      4        16466.00 189.00", header=TRUE)
> DT <- data.table(DF)
> Mod.tbl<-DT[, list(mod=list(lm(Rev~Day))), by=list(Brand)]
> Mod.tbl[ , coef(mod[[1]])["Day"], by= Brand]
   Brand           V1
1:     A -538.3333333
2:     B -263.5251429
3:     C 4653.1989474
于 2012-12-17T00:17:00.057 回答