r - 如何一次创建多个线性模型并将系数放入一个新矩阵？

Question

我有 365 列。在每一列中，我有 60 个值。我需要知道每列随时间的变化率（斜率或线性系数）。我创建了一个通用列作为从 1:60 开始的一系列数字来表示 60 个相应的时间间隔。我想使用通用时间戳列和 365 列数据中的每一列创建 356 个线性回归模型。

换句话说，我有很多列，我想一次创建多个线性回归模型，提取系数并将这些系数放入一个新矩阵中。

Answer 1

这是一种方法：

# Fake data
dat = data.frame(x=1:60, y1=rnorm(60), y2=rnorm(60), 
                 y3=rnorm(60))

t(sapply(names(dat)[-1], function(var){
   coef(lm(dat[,var] ~ x, data=dat))
}))

   (Intercept)            x
y1  0.10858554 -0.004235449
y2 -0.02766542  0.005364577
y3  0.20283168 -0.008160786

现在，松节油肥皂在哪里？

Answer 2

首先，从统计学上讲，这可能不是分析时间数据的最佳方法。虽然，关于您提出的方法，构建一个循环来获得这个非常简单：

Coefs <- matrix(,ncol(Data),2)#Assuming your generic 1:60 column is not in the same object
for(i in 1:ncol(Data)){
Coefs[i,] <- lm(Data[,i]~GenericColumn)$coefficients
}