0

1000 行 10 列のデータフレームがあります。最初の列は私の y 変数で、残りの列は x 変数です。10 の異なるデータのサブセットに 10 の異なる線形回帰を当てはめたいと思います。例: row1:100 の最初のサブセット、row101:200 の 2 番目のサブセットなど...新しいデータセットの行に各線形モデル (勾配値) の出力を保存したいと思います。これを行う簡単な方法はありますか？私は以下を試しました：

for (i in 1:10 ) {
  model_var[i] = lm(y[(100*(i-1)+1:100*i]~.,var) 
  # var is my dataframe that has all the data
  #model_var[i] will store linear models
}

しかし、エラーが発生しました。R では、線形モデルをデータのサブセットに適合させることができないようです。

4

3 に答える 3

2

y変数と変数の両方をサブセット化する必要がありxます。これを行う簡単な方法は、vardata.frame を直接サブセット化することです。

model_var<-list()
for (i in 1:10 ) 
  model_var[[i]] = lm(y~.,var[(100*(i-1)+1:100*i,])
于 2013-10-27T17:35:43.747 に答える
2

別の方法はrollapply、zoo パッケージを使用することです。

Ben Bolker のデータとは少し異なるデータを使用して適用rollapplyすると、それが得られます。

set.seed(1)
var <- data.frame(matrix(runif(10000),nrow=1000))
colnames(var) <- c("y", paste0("x", 1:9))

Coef <- rollapply(var, 
          width = 100, by=100, 
          FUN = function(z) {
            coef(lm(y~., data=as.data.frame(z)))
          },
          by.column = FALSE, align = "right") 

round(Coef, 3) # and here's the coefficients corresponding to the 10 regressions
      (Intercept)     x1     x2     x3     x4     x5     x6     x7     x8     x9
 [1,]       0.416 -0.253  0.093 -0.047  0.039  0.081  0.053 -0.022  0.084  0.006
 [2,]       0.656  0.144 -0.209 -0.150 -0.066  0.084  0.018 -0.114 -0.016  0.073
 [3,]       0.311 -0.134  0.006  0.047  0.036  0.020  0.082  0.172  0.211 -0.090
 [4,]       0.720 -0.110  0.094 -0.058 -0.018 -0.256 -0.058  0.074 -0.042  0.010
 [5,]       0.510  0.052  0.019 -0.193 -0.045  0.114 -0.093  0.044  0.059  0.051
 [6,]       1.044 -0.037 -0.300 -0.180  0.148  0.018 -0.187 -0.128 -0.182 -0.154
 [7,]       0.558  0.027 -0.231 -0.074  0.065  0.192 -0.022 -0.105 -0.002  0.046
 [8,]       0.496  0.156 -0.129 -0.061  0.025  0.028 -0.010  0.097 -0.031 -0.090
 [9,]       0.435  0.140  0.138 -0.170 -0.085 -0.069 -0.077 -0.056  0.190  0.105
[10,]       0.282  0.078  0.014 -0.005  0.110  0.149  0.001  0.175 -0.017 -0.033
于 2013-10-27T18:09:53.327 に答える