ループなしで回帰モデルの配列を生成

Question

Y、X1、X2、Vの列を持つデータセットがあります.Y、X1とX2は連続していますが、Vはカテゴリ変数です。 Vが10個のカテゴリを持つと仮定して、10個の線形回帰モデルを作成し、その結果（係数、p値、R-Sqなど）を別のテーブルに保存したいと考えています。 forループを使わずにdata.tableで処理する方法はありますか？ありがとう。

Answer 1

broom packageは、このタイプの問題のために正確に存在します。簡単な保管と比較のために、モデルの出力をきちんとしたデータフレームに「整理」します。ほぼ同じ問題を解決するためにbroomとdplyrを使用するexampleがここにあります。これはdplyrを使用してデータをカテゴリ変数でグループ化し、モデルを各グループに適合させ、わずか数行のコードで係数をdata.frameに抽出します。私はdata.tableのグループ化された操作に慣れていませんが、パッケージと同様のことを実行することは可能かもしれません。

さらに、broomは、適合度メトリックおよび他のサマリー統計を計算するために使用できるaugment関数を持っています。あなたが追加パッケージをインストールせずにそれをしたい場合は

あるいは、あなたはおそらく別のlapplyて（結果を抽出し、リストにlapply、（split機能を使用して）リストにモデリングプロセスを、あなたのデータフレームを分割することができることlmオブジェクトから情報を抽出します）、次にrbindすべてをまとめます。

Answer 2

ベースR関数byはあなたが望むものです。 by機能で

# make up some sample data 
dataSet <- data.frame(Y = iris$Sepal.Length, 
         X1 = iris$Sepal.Width, 
         X2 = iris$Petal.Length, 
         V = iris$Species) 
# apply the `lm` function by the value of `V` 
by(data = dataSet[c("Y","X1","X2")], 
    INDICES = dataSet$V, 
    FUN = lm, 
    formula = Y ~ .) 

、dataはあなたに関数を適用するデータです。 INDICESは、どのようにデータを分割するかを示すdataの各行に対応する1つの値を持つファクタまたはファクタのベクトルです。 FUNは、データのサブセットに適用する関数です。この場合、lm()は、データをモデル化する方法を示す特別なパラメータformulaを必要とします。したがって、ファンクションでは、そのままformulaパラメータとして渡すことができます。