r - 使用 for loop 或 lapply 运行多个 GAMM 模型

Question

有人可以帮我在 for 循环或 lapply 中运行多个 GAMM 模型吗：我在一个按列排列的大型数据框中有一组 10 个响应和 20 个预测变量。

我想为每个预测响应组合应用 GAMM 模型，并在表格中总结它们的系数和显着性检验。

模型<-gamm(AnimalCount ~ s(温度), data=dat,family=poisson(link=log) , random=list(Province=~1))

Answer 1

我认为这样做的一种方法是创建一个“矩阵”列表，其中行数和列数分别对应于响应 (i) 和预测变量 (j) 的数量。然后您可以将每个模型结果存储在单元格[i, j] 中。让我举例说明：

## make up some data
library(mgcv)
set.seed(0) 
dat <- gamSim(1,n=200,scale=2)
set.seed(1)
dat2 <- gamSim(1,n=200,scale=2)
names(dat2)[1:5] <- c("y1", paste0("x", 4:7))
d <- cbind(dat[, 1:5], dat2[, 1:5])

现在组成的数据有 2 个响应 (y, y1) 和 8 个预测变量 (x0 ~ x7)。我认为您可以通过将响应和预测变量存储在单独的数据框中来简化该过程：

d_resp <- d[ c("y", "y1")]
d_pred <- d[, !(colnames(d) %in% c("y", "y1"))]

## create a "matrix" list of dimensions i x j
results_m <- vector("list", length=ncol(d_resp)*ncol(d_pred))
dim(results_m) <- c(ncol(d_resp), ncol(d_pred))

for(i in 1:ncol(d_resp)){
  for(j in 1:ncol(d_pred)){
    results_m[i, j][[1]] <- gamm(d_resp[, i] ~ s(d_pred[, j]))
  }
}

# flatten the "matrix" list
results_l <- do.call("list", results_m)

您可以使用 sapply/lapply 创建数据框来汇总系数等。假设您要提取固定效应截距和斜率并存储在数据框中。

data.frame(t(sapply(results_l, function(l) l$lme$coef$fixed)))