使用for循环或套用运行多个GAMM模型

Question

有人可以帮我在for循环中或lapply中运行多个GAMM模型：在按列排列的大型数据框中，我有一组10个响应和20个预测变量。

我想将GAMM模型应用于每种预测变量-响应组合，并在表格中总结其系数和显着性检验。

模型<-gamm（AnimalCount〜s（温度），data = dat，family = poisson（link = log），random = list（省=〜1））

Answer 1

我认为一种方法是创建一个“矩阵”列表，其中行和列的数量分别对应于响应（i）和预测变量（j）的数量。 然后，您可以将每个模型结果存储在单元格[i，j]中。 让我说明一下：

## make up some data
library(mgcv)
set.seed(0) 
dat <- gamSim(1,n=200,scale=2)
set.seed(1)
dat2 <- gamSim(1,n=200,scale=2)
names(dat2)[1:5] <- c("y1", paste0("x", 4:7))
d <- cbind(dat[, 1:5], dat2[, 1:5])

现在，组合数据具有2个响应（y，y1）和8个预测变量（x0〜x7）。 我认为您可以通过将响应和预测变量存储在单独的数据框中来简化过程：

d_resp <- d[ c("y", "y1")]
d_pred <- d[, !(colnames(d) %in% c("y", "y1"))]

## create a "matrix" list of dimensions i x j
results_m <- vector("list", length=ncol(d_resp)*ncol(d_pred))
dim(results_m) <- c(ncol(d_resp), ncol(d_pred))

for(i in 1:ncol(d_resp)){
  for(j in 1:ncol(d_pred)){
    results_m[i, j][[1]] <- gamm(d_resp[, i] ~ s(d_pred[, j]))
  }
}

# flatten the "matrix" list
results_l <- do.call("list", results_m)

您可以使用sapply / lapply创建数据框以汇总系数等。假设您要提取固定效果的截距和斜率并存储在数据框中。

data.frame(t(sapply(results_l, function(l) l$lme$coef$fixed)))