将斜率线添加到 R 中循环中的线性模型

Question

抱歉，如果这没有任何意义，这是我第一次使用 R（和一般编码），我迷路了。 任何帮助将不胜感激。

我有来自不同国家和年份的麻疹病例数数据集。

到目前为止，我有（我假设正确但不完全确定）：

• 将该数据集子集化为仅包含 1998 年之后（至 2018 年）的信息，称为 All_after

• 使用循环（1-194 是不同的国家），运行该时间段内年份对自然对数的影响的线性模型

我应该得到的是线性模型中每个国家/地区的斜率（然后我可以将其绘制为直方图）。 但是，使用我当前的代码，我是“无斜率”的。 我已经在循环内外尝试了 abline 函数和 lm 函数，但得到的答案是我放在括号中的任何东西都不是有限的。

到目前为止，这是我的代码：

All_after <- subset(Measles, year >= 1998, year < 2018)

attach(All_after)

All_after$Cname <- "1":"194"

log_All_after <- log(All_after[,7]+1)

i <- c(Cname="1":"194")

for (val in i) {

with(All_after[All_after$Cname==1,] plot(year,log_All_after))

model5 <- lm(log_All_after~year, data=All_after, subset=i)

} 

如果这都是胡言乱语，再次道歉！

编辑：

使用 summary 函数，这是 All_after 出现的内容：

> summary(All_after)
       X        WHO_REGION     ISO_CODE                    Cname     
 Min.   :3493   AFR : 987   AFG    :  21   Afghanistan        :  21  
 1st Qu.:4511   AMR : 735   AGO    :  21   Albania            :  21  
 Median :5530   EMR : 441   ALB    :  21   Algeria            :  21  
 Mean   :5530   EUR :1113   AND    :  21   Andorra            :  21  
 3rd Qu.:6548   SEAR: 231   ARE    :  21   Angola             :  21  
 Max.   :7566   WPR : 567   ARG    :  21   Antigua and Barbuda:  21  
                            (Other):3948   (Other)            :3948  
    Disease          year          cases         
 measles:4074   Min.   :1998   Min.   :     0.0  
                1st Qu.:2003   1st Qu.:     0.0  
                Median :2008   Median :    20.5  
                Mean   :2008   Mean   :  2402.6  
                3rd Qu.:2013   3rd Qu.:   446.5  
                Max.   :2018   Max.   :217151.0  
                               NA's   :294     

Answer 1

我在下面写的内容可以帮助您入门。 我大致猜测你的数据是什么样的，并模拟了 3 个国家的一些值：

n = 21 

All_after <- data.frame(
  X = sample(3000:4000,n*3),
  WHO_REGION = rep(c("EMR","EUR","EUR"),each=n),
  ISO_CODE = rep(c("AFG","AND","ALB"),each=n),
  Cname = rep(c("Afghanistan","Andorra","Albania"),each=n),
  Disease="measles",
  year = sample(1998:2018,n*3,replace=TRUE),
  cases = rnbinom(n*3,mu=400,size=0.1)
)

我们确实按照您在第 7 列中的记录进行记录。 我将它添加到 data.frame

All_after$log_All_after <- log(All_after[,7]+1)

以下是我进行更改的部分，您需要创建一个唯一的国家名称向量以进行迭代，以及一个用于存储结果的列表：

# create a vector of all your countries to iterate through
all_countries <- unique(All_after$Cname)

# to store the output
output <- vector("list",length(all_countries))
names(output) <- all_countries

在这里，我使用par(mfrow=c(1,3))每页绘制 3 个图，如果您更喜欢每页一个图，可以删除它。 关键是将您的绘图存储在 pdf 中，这样它就不会丢失。

pdf("regress.pdf",width=12,height=8)
par(mfrow=c(1,3))

for (val in all_countries) {

# you need to subset using Cname == val
countryData <- All_after[All_after$Cname==val,]
with(countryData, plot(year,log_All_after,main=val))

model5 <- lm(log_All_after~year, data=countryData)
abline(model5,lty=8,col="blue")
output[[val]] <- coefficients(model5)

} 
dev.off()

你可以收集所有的结果

 do.call(rbind,output)
            (Intercept)        year
Afghanistan  -202.79141  0.10199578
Andorra       -41.21576  0.02161816
Albania       115.88641 -0.05598124