データフレーム内の個別のロジスティックモデル

Question

16カ国で3240の観測データセットがあります。私は予測変数の効果が国によって異なると予想しているので、各国ごとに16の個別ロジスティックモデルを実行したいと思います。

Data <- data.frame(
X = sample(1:100), 
Y = sample(c("yes", "no"), 100, replace=TRUE),  
country=sample(c("UK","USA","Denmark","Norway","Iceland","Ireland","Sweden","Italy","France","Germany","Luxembourg","Belgium","Netherlands","Spain","Portugal","Greece"),100, replace=TRUE)) 

誰でもRでこれを行う方法について手掛かりがありますか？

Answer 1

もちろん可能です。あなたの岩盤の質問に応じて、他のアプローチがより適切かもしれません（混合効果モデルのように）。

次の2つの例は同等です。あなたはそれに肉を追加することができます（係数を抽出するなど）。

sapply(Data$country, FUN = function(ctry) { 
    summary(glm(Y ~ X, data = Data, family = binomial, subset = country == ctry)) 
}, simplify = FALSE) # if simplify = FALSE, it is coerced to a matrix 

for (ctry in Data$country) { 
    print(# print has to be called explicitly inside a for loop 
    summary(glm(Y ~ X, data = Data, family = binomial, subset = country == ctry)) 
) 
}