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我想计算两个变量（indiv_mass_log2bo 和 total_number_sum）之间的斜率和调整后的 R 平方。我的问题是我有一个包含 1000 个湖泊的庞大数据库，其中获得了这两个变量。所以，我认为它可以与函数有关，for但我不知道如何计算它。

在这里，我附上 1000 个湖泊中的两个：

    lake_name        indiv_mass_log2bo  total_number_sum
   621974-134428_Bandsj�n   3,00    15,00
   621974-134428_Bandsj�n   4,00    45,00
   621974-134428_Bandsj�n   5,00    51,00
   621974-134428_Bandsj�n   6,00    98,00
   621974-134428_Bandsj�n   7,00    27,00
   623161-140769_Lerjesj�n  4,00    8,00
   623161-140769_Lerjesj�n  5,00    5,00
   623161-140769_Lerjesj�n  6,00    7,00
   623161-140769_Lerjesj�n  7,00    12,00
   623161-140769_Lerjesj�n  8,00    3,00
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类似的东西

library(plyr)
sumFun <- function(x) {
  fit <- lm(total_number_sum ~ indiv_mass_log2bo, data=x)
  data.frame(slope=coef(fit)[2],adjrsq=summary(fit)$adj.r.sq)
} 
ddply(myData,"lake",sumFun)
于 2013-10-10T15:19:28.187 回答
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对每个湖执行一项操作的最简单方法是从中创建一个data.table（您必须安装data.table包）：

library(data.table)
lakes.dt = data.table(lakes)

然后编写一个函数来执行线性回归并获得所需的结果，并将它们作为列表返回：

linreg = function(formula) {
    m = lm(formula)
    list(slope=coefficients(m)[2], adj.r2=summary(m)$adj.r.squared)
}

并用于by=在每个湖中执行操作：

regression.results = lakes.dt[, linreg(total_number_sum ~ indiv_mass_log2bo), by=lake_name]
于 2013-10-10T15:20:16.617 回答