[英]Creating a loop for linear regression
我有一个包含三列的 data.frame,Name_of_brand、Price 和 Quantity。 我想用 (lm) 函数计算线性回归的系数。
Name_of_brand Price Quantitity
1. Brand 1 80 100
2. Brand 1 85 95
3. Brand 2 90 80
4. Brand 2 90 100
5. Brand 2 100 100
6. Brand 3 150 80
7. Brand 4 155 70
8. Brand 5 165 70
9. Brand 5 165 60
10. Brand 6 170 60
11. Brand 7 180 60
12. Brand 7 180 60
13. Brand 7 180 70
14. Brand 8 170 80
15. Brand 8 170 60
首先,我想转换日志中的数字,按 Name_of _brand 分组,然后计算每个类似示例的价格弹性,例如品牌 1、品牌 2 等。
品牌1表
Name_of_brand Price Quantitity
1. 品牌 1 80 100 2. 品牌 1 85 95
品牌2表
Name_of_brand Price Quantitity
3. Brand 2 90 80
4. Brand 2 90 100
5. Brand 2 100 100
品牌3等...
最后我想得到两列的 final_table,第一列是 Name_of_brand 和 Coeff_elasticity。
Final_table
Name_of_brand Coeff_elasticity.
1. Brand 1 -0,5
2. Brand 2 -0,6
3. Brand 3 -0,7
4. Brand 4 -0,7
5. Brand 5 -0,5
etc.
谁能帮我一些计算代码?
无需将您的数据明确地分成几个子集。
model <- plyr::dlply(data, "Name_of_brand", function(df) lm(log(Quantitity) ~ log(Price), data = df))
您可以使用coef
检索“Name_of_brand”每个级别的coef
:
coefficients <- plyr::dlply(model, coef)
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