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我有一个包含三列的 data.frame，Name_of_brand、Price 和 Quantity。我想用（lm）函数计算线性回归系数。

    Name_of_brand       Price     Quantitity
1.    Brand 1              80         100
2.    Brand 1              85          95
3.    Brand 2              90          80
4.    Brand 2              90         100
5.    Brand 2             100         100
6.    Brand 3             150          80
7.    Brand 4             155          70
8.    Brand 5             165          70
9.    Brand 5             165          60
10.   Brand 6             170          60
11.   Brand 7             180          60
12.   Brand 7             180          60
13.   Brand 7             180          70
14.   Brand 8             170          80
15.   Brand 8             170          60

首先，我想转换 log 中的数字，按 Name_of _brand 分组，然后为下面的每个示例计算价格的弹性，例如 Brand 1、Brand 2 等。

品牌1表

Name_of_brand       Price    Quantitity

1. 品牌 1 80 100 2. 品牌 1 85 95

品牌2表

    Name_of_brand       Price    Quantitity
3.    Brand 2              90          80
4.    Brand 2              90         100
5.    Brand 2             100         100

品牌3等...

最后我想得到包含两列的 final_table，第一列是 Name_of_brand 和 Coeff_elasticity。

最终表

    Name_of_brand  Coeff_elasticity.
1.    Brand 1            -0,5
2.    Brand 2            -0,6
3.    Brand 3            -0,7
4.    Brand 4            -0,7
5.    Brand 5            -0,5
etc.

谁能帮我计算一些代码？

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无需明确地将您的数据分成几个子集。

model <- plyr::dlply(data, "Name_of_brand", function(df) lm(log(Quantitity) ~ log(Price), data = df))

您可以使用以下方法检索“Name_of_brand”每个级别的系数coef：

coefficients <- plyr::dlply(model, coef)

于 2020-07-21T17:05:55.953 回答