循環線性回歸和保存系數

Question

這是我正在使用的數據集（名為“ME1”）的一部分（所有變量都是數字）：

   Year  AgeR   rateM
1  1751 -1.0 0.241104596
2  1751 -0.9 0.036093609
3  1751 -0.8 0.011623734
4  1751 -0.7 0.006670552
5  1751 -0.6 0.006610552
6  1751 -0.5 0.008510828
7  1751 -0.4 0.009344041
8  1751 -0.3 0.011729740
9  1751 -0.2 0.010988005
10 1751 -0.1 0.015896107
11 1751  0.0 0.018190140
12 1751  0.1 0.024588340
13 1751  0.2 0.029801362
14 1751  0.3 0.044515912
15 1751  0.4 0.055240354
16 1751  0.5 0.088476758
17 1751  0.6 0.119045309
18 1751  0.7 0.167866571
19 1751  0.8 0.239244825
20 1751  0.9 0.329683010
21 1751  1.0 0.472448318

我想使用線性模型並保存系數如下：

male<-lm(ME1$rateM~exp(AgeR))
summary(male)
coeff <- summary(male)$coefficients[2]

問題是我需要每年（從1751年到2014年）重復這個過程，我想將所有系數保存到一個數據集中，如下所示：

Year coeff
1751 0.1556977
1752 0.0966664
...
2014 0.0420914

我不知道我是否必須使用for-loop，lapply或其他東西。 有人能幫我嗎？

Answer 1

有幾種方法可以做到這一點。 首先，我們創建一些生成的數據用於說明目的：

set.seed(123)
dat <- expand.grid(year=2000:2010, AgeR=seq(-1,1,0.1))
dat$value <- rnorm(nrow(dat))

我們可以從base-R開始。 我們按年分割數據，擬合模型並提取系數。 然后我們把所有東西綁在一

res <- do.call(rbind,lapply(split(dat, dat$year),function(x){
  fit <- lm(value~exp(AgeR), data=x)
  res <- data.frame(year=unique(x$year),coeff=coef(fit)[2])
  res
}))

我們可以使用data.table來做同樣的事情：

library(data.table)


res2 <- setDT(dat)[,.(coeff=coef(lm(value~exp(AgeR)))[2]),year]
res2

Answer 2

broom包也非常有用。

library(dplyr)
library(broom)

mtcars %>%
  group_by(gear) %>%
  do(tidy(lm(mpg ~ am + cyl, data = .)))

Answer 3

Package nlme為此提供了一個方便的功能：

library(nlme)
coef(lmList(value ~ exp(AgeR)| year, data=dat))[,2, drop = FALSE]