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我是 R 新手，正在尝试对单个文件中的多个数据子集（“案例”）进行线性回归。我有 50 种不同的案例，所以我不想运行 50 种不同的回归……很高兴将其自动化。我已经找到并尝试了该ddply方法，但是由于某种原因，这会为每种情况返回相同的系数。我正在使用的代码如下：

ddply(MyData, "Case", function(x) coefficients(lm(Y~X1+X2+X3, MyData)))

我得到的结果再次是每个“案例”的相同系数。关于如何改进我的代码以便回归对每种情况运行一次并为每种情况提供唯一系数的任何想法？

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ddply将 data.frames（从拆分输入 data.frame）传递给函数。你可能想要这个：

ddply(MyData, "Case", function(df) coefficients(lm(Y~X1+X2+X3, data=df)))

（未测试，因为您没有提供可重现的示例。）

您将整个输入 data.frame 传递lm给每个组..

于 2013-08-02T20:25:07.293 回答
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您也可以仅使用基本功能来做到这一点：

# load data
data(warpbreaks)

# fit linear model to each subset
fits <- by(warpbreaks, warpbreaks[,"tension"],
           function(x) lm(breaks ~ wool, data = x))

# Combine coefficients from each model
do.call("rbind", lapply(fits, coef))
于 2013-08-02T20:31:34.537 回答
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虽然你可以用 (d)plyr 走得更远，但我通过一个简单的 for 循环获得了最大的灵活性（因为我对 do() 不太自信，因为我想要的不仅仅是 coefficients() 的输出，例如）

让我们从加载数据和加载一些包开始：

library(dplyr)
library(broom) # get lm output (coefficients) as a dataframe
library(reshape2) # Melt / DCAST for swapping between wide / long format
data(warpbreaks)

接下来，创建一个我们将要迭代的组列表。

GROUPS <- unique(warpbreaks$tension) # Specify groups, one unique model per group.

在这种情况下，回答您的问题的代码将是这样的：

for (i in 1:length(GROUPS)){
  CURRENT_GROUP <- GROUPS[i]
  df <- filter(warpbreaks, tension==CURRENT_GROUP) # subset the dataframe
  fit <- lm(breaks ~ wool, data = df) # Build a model
  coeff <- tidy(fit) # Get a pretty data frame of the coefficients & p values
  coeff <- coeff[,c(1,2,5)] # Extract P.Value & Estimate

  # Rename (intercept) to INT for pretty column names
  coeff[coeff$term=="(Intercept)", ]$term <- "INT"

  # Make it into wide format with reshape2 package.
  coeff <- coeff %>% melt(id.vars=c("term"))

  # Defactor the resulting data.frame
  coeff <- mutate(coeff,
                  variable=as.character(variable),
                  term=as.character(term))

  # Rename for prettier column names later
  coeff[coeff$variable=="estimate", ]$variable <- "Beta"
  coeff[coeff$variable=="p.value", ]$variable <- "P"

  coeff <- dcast(coeff, .~term+variable)[,-1]

  rsquared <- summary(fit)$r.squared

  # Create a df out of what we just did.
  row <- cbind(
    data.frame(
      group=CURRENT_GROUP,
      rsquared=rsquared),
    coeff
  )

  # If first iteration, create data.frame -- otherwise: rowbind
  if (i==1){
    RESULT_ROW = row
  }
  else{
    RESULT_ROW = rbind(RESULT_ROW, row)
  } # End if.
} # End for loop

在编写内部 for 循环代码时，只需通过模拟循环来测试一些东西（首先运行 i <- 1，逐步运行内部循环代码，然后运行 ​​i <- 2 等）。结果数据框：

RESULT_ROW  
##   group   rsquared INT_Beta        INT_P woolB_Beta    woolB_P
## 1     L 0.26107601 44.55556 9.010046e-08 -16.333333 0.03023435
## 2     M 0.07263228 24.00000 5.991177e-07   4.777778 0.27947884
## 3     H 0.12666292 24.55556 9.234773e-08  -5.777778 0.14719571

我并不是说这比上面描述的答案更好，我只是喜欢这样一个事实，即这让我可以灵活地从任何模型中提取任何东西（不仅仅是具有漂亮的 coefficients() 函数的 lm 模型）。

于 2015-04-11T09:15:10.450 回答