[英]create columns in dataframe from nested list of dataframes in a dataframe column
[英]Create list of dataframes displaying AICc values from a nested list of models
我有一個統計模型列表:
###Data import
Responses <- as.data.frame(matrix(sample(0:10, 1*100, replace=TRUE), ncol=2))
colnames(Responses) <- c("A","B")
Explanatories <- as.data.frame(matrix(sample(20:30, 1*100, replace=TRUE), ncol=2))
colnames(Explanatories) <- c("x","y")
###Create models
Models <- list(
lm(Responses$A ~ Explanatories$x),
lm(Responses$B ~ log10(Explanatories$x)),
lm(Responses$B ~ exp(Explanatories$y))
)
以及空模型列表。 這些對應於上一個列表中的模型,因此例如,我想將“ Models”中的第一個lm與“ Models_null”中的第一個lm進行比較:
Models_null <- list(
lm(Responses$A ~ 1),
lm(Responses$B ~ 1),
lm(Responses$B ~ 1)
)
All_models <- list(Models,Models_null)
names(All_models)<-c("full","res")
我想使用以下公式為每個模型計算AICc分數:
aicc<-function(x) AIC(x)+((2*length(coef(x))*(length(coef(x))+1))/(length(resid(x))-length(coef(x))-1))
我需要根據每個完整和空模型之間的AICc分數進行比較來進行一些計算。 因此,我需要的是一個數據幀列表,其中顯示了每對模型的AICc得分,其中兩列分別為“ full”和“ null” 。 在此先感謝您的幫助。
這是一個雙重sapply
:
sapply(All_models, sapply, aicc)
# full res
# [1,] 267.4959 266.0534
# [2,] 251.9809 251.9127
# [3,] 253.5760 251.9127
第一個sapply
僅遍歷Models
和Models_null
。 然后自然要針對這兩個列表中的每一個再次應用sapply
,對於每種模型,我們將在其中使用aicc
。 這恰好就是@Rui Barradas的解決方案。
當然,如果需要,隨后可以將結果轉換為數據幀。
為了獲得一個列表,該列表的元素為上述矩陣的行,可以使用以下三個方法之一:
lapply(seq_along(Models), function(i)
data.frame(full = aicc(Models[[i]]), null = aicc(Models_null[[i]])))
Map(data.frame, full = lapply(Models, aicc), null = lapply(Models_null, aicc))
do.call(Map, c(data.frame, lapply(All_models, sapply, aicc)))
這只是*apply
函數的一個應用。 我選擇sapply
是因為它盡可能返回一個向量。
Full <- sapply(Models, aicc)
Null <- sapply(Models_null, aicc)
df_aicc <- data.frame(Full, Null)
df_aicc
# Full Null
#1 269.7858 268.5274
#2 254.6533 253.0980
#3 254.8408 253.0980
為了將此數據幀拆分為df的列表,每個df使用一行,好, split
。 按行名,它在R中必須是唯一的。
list_aicc <- split(df_aicc, row.names(df_aicc))
list_aicc
#$`1`
# Full Null
#1 269.7858 268.5274
#
#$`2`
# Full Null
#2 254.6533 253.098
#
#$`3`
# Full Null
#3 254.8408 253.098
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