創建具有因子的矩陣lm模型

Question

我想創建100個仿真，並使用矩陣為每個模型創建一個線性模型。 我使用以下代碼，但出現錯誤。 做到這一點的最佳方法是什么？

n=15;nsims=100
factor=matrix(as.factor(rep(1:5,3)),n, nsims)
sim=matrix(rnorm(nfactor*nsims,0,1),n,nsims)
> dim(factor)
[1]  15 100
> lm1=lm(sim~factor)
Error in `[[<-.data.frame`(`*tmp*`, i, value = c(1L, 2L, 3L, 4L, 5L, 1L,  : 
  replacement has 1500 rows, data has 15

Answer 1

我不清楚你想要什么。

創建數據：

n <- 15; nsims <- 100; nfactor <- 5
f <- matrix(as.factor(rep(1:nfactor,n/nfactor)), n, nsims)
set.seed(101)
sim <- matrix(rnorm(nfactor*nsims,0,1),n,nsims)

（通常，用現有函數的名稱（ factor ）來命名變量是不明智的做法。）

res <- vector("list", nsims)
for (i in 1:nsims) {
   res[[i]] <- lm(y~x,
                  data=data.frame(y=sim[,i],x=f[,i]))
}

for循環可能看起來很笨拙，但是（如R Inferno的第4章所討論），它通常是編寫代碼的最清晰的方法...如果您確實想在沒有for循環的情況下進行編碼，那么請輸入一般情況下的列的f可能有所不同，您可以

res2 <- mapply(function(x,y) lm(y~x),
            split(f,col(f)),split(sim,col(sim)),SIMPLIFY=FALSE)

但是我認為這比for循環還不清楚...

更新 ：我不知道它是否是故意的，但是因子矩陣的每一列都是相同的。 因此，您可以將單個輸入變量放在公式的右側，將矩陣響應放在左側：

all(apply(f[,-1],2,identical,f[,1]))  ## all TRUE
res2 <- lm(sim~f[,1])