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如何计算存储在列中的 df 中多个变量的逐行 lm() / coeffs？

我有这种数据（只是例子）：

set.seed(1)
foo <- data.frame(trialNumber= 1:10, 
Nr1 = runif(10), 
Nr2 = runif(10), 
Nr3 = runif(10), 
Nr4 = runif(10), 
Nr5 = runif(10), 
Nr6 = runif(10), 
slope = NA)

trialNumber 代表我在一个试验中直接测量六个值的试验中的每一个。

我设法使用以下代码用带有箱线图的线性回归线绘制这些数据：

foo_1 <- reshape2::melt(data = foo, id.vars = "trialNumber", measure.vars = c("Nr1", "Nr2", "Nr3", "Nr4", "Nr5", "Nr6"))

p <- ggplot(data = foo_1) + 
  aes(x = variable,
      y = value) + 
  geom_boxplot() + 
  geom_jitter(shape = 1, position = position_jitter(0.1)) +
  ylim(0, NA) + 
  geom_smooth(method = "lm", se = TRUE, formula = y ~ x, aes(group = 1)) 

print(p)

这导致了这个图表：

在此处输入图像描述

现在这是所有试验的线性回归线，但我希望将斜率（或回归系数）按行存储在变量“斜率”中。

最后我想要一个像这样的df：

trialnumber | Nr1 | Nr2 | Nr3 | Nr4 | Nr5 | Nr6 | slope
1           | 0.26550866 | 0.2059746|0.93470523|0.4820801|0.8209463|0.47761962|e.g. 0.07
2           | ?   | ?   | ?   | ?   | ?   | ?   |e.g. 3.81
.
.
.

我怎样才能做到这一点？我已经研究过这个apply功能，但我不知道如何使用它。

非常感谢您！

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2 回答 2

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bar <- reshape2::melt(foo[,-8], id.var = "trialNumber")

#create x values
#this assumes that the column names are exactly as shown
bar$variable <- as.integer(bar$variable)

library(nlme)
fit <- lmList(value ~ variable | trialNumber, data = bar)

#this assumes trial numbers are sorted in foo
foo$slope <- coef(fit)[, "variable"]
于 2020-12-21T16:01:16.537 回答
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您确实可以使用apply. 这只需要您知道列的索引。这里我已经指定2:7了，但是对于您自己的数据，您可以通过指定例如来获得正确的索引grep("Nr", names(foo))。不过，您需要确保列在数据框中的顺序正确，就像在您的示例中一样。

foo$slope <- apply(foo[2:7], 1, function(x) coef(lm(x ~ seq(x)))[2])

foo
#>    trialNumber        Nr1       Nr2        Nr3       Nr4       Nr5        Nr6
#> 1            1 0.26550866 0.2059746 0.93470523 0.4820801 0.8209463 0.47761962
#> 2            2 0.37212390 0.1765568 0.21214252 0.5995658 0.6470602 0.86120948
#> 3            3 0.57285336 0.6870228 0.65167377 0.4935413 0.7829328 0.43809711
#> 4            4 0.90820779 0.3841037 0.12555510 0.1862176 0.5530363 0.24479728
#> 5            5 0.20168193 0.7698414 0.26722067 0.8273733 0.5297196 0.07067905
#> 6            6 0.89838968 0.4976992 0.38611409 0.6684667 0.7893562 0.09946616
#> 7            7 0.94467527 0.7176185 0.01339033 0.7942399 0.0233312 0.31627171
#> 8            8 0.66079779 0.9919061 0.38238796 0.1079436 0.4772301 0.51863426
#> 9            9 0.62911404 0.3800352 0.86969085 0.7237109 0.7323137 0.66200508
#> 10          10 0.06178627 0.7774452 0.34034900 0.4112744 0.6927316 0.40683019
#>          slope
#> 1   0.07008128
#> 2   0.12126747
#> 3  -0.01554811
#> 4  -0.07855978
#> 5  -0.02329221
#> 6  -0.08106554
#> 7  -0.12697229
#> 8  -0.07226543
#> 9   0.03072317
#> 10  0.04405726
于 2020-12-21T16:04:55.710 回答