Петли регрессии

Чао, у меня есть несколько столбцов, в которых представлены оценки. Я хочу оценить модели, в которых каждый СЧЕТ является функцией ВРЕМЕНИ ИЗУЧЕНИЯ. Итак, я хочу запустить столько моделей, сколько столбцов SCORE - все простые модели, которые являются функциями STUDYTIME. Затем я хочу сохранить коэффициенты STUDYTIME в новом столбце с именами строк, равными имени столбца SCORE. И, наконец, я не уверен, как выполнить кластеризацию на линейных моделях, потому что СТУДЕНТЫ присутствуют в данных два раза.

Вот мой повторяющийся пример. Вот данные, которые у меня есть сейчас:

df <- data.frame(replicate(5, rnorm(10)))
df[1]<-c(1,1,2,2,3,3,4,4,5,5)
colnames(df) <- c('student','studytime', 'score1','score2','score3')

Это моя попытка кодирования:

for (i in 1:nrow(df)) {
  dfx         <- df[,i]
  lm    <- lm(dfx[,3:5] ~ study_time)
  resdat[,i] = summary(lm)$coefficients[2]
}
Стоит ли изучать PHP в 2023-2024 годах?
Стоит ли изучать PHP в 2023-2024 годах?
Привет всем, сегодня я хочу высказать свои соображения по поводу вопроса, который я уже много раз получал в своем сообществе: "Стоит ли изучать PHP в...
Поведение ключевого слова "this" в стрелочной функции в сравнении с нормальной функцией
Поведение ключевого слова "this" в стрелочной функции в сравнении с нормальной функцией
В JavaScript одним из самых запутанных понятий является поведение ключевого слова "this" в стрелочной и обычной функциях.
Приемы CSS-макетирования - floats и Flexbox
Приемы CSS-макетирования - floats и Flexbox
Здравствуйте, друзья-студенты! Готовы совершенствовать свои навыки веб-дизайна? Сегодня в нашем путешествии мы рассмотрим приемы CSS-верстки - в...
Тестирование функциональных ngrx-эффектов в Angular 16 с помощью Jest
В системе управления состояниями ngrx, совместимой с Angular 16, появились функциональные эффекты. Это здорово и делает код определенно легче для...
Концепция локализации и ее применение в приложениях React ⚡️
Концепция локализации и ее применение в приложениях React ⚡️
Локализация - это процесс адаптации приложения к различным языкам и культурным требованиям. Это позволяет пользователям получить опыт, соответствующий...
Пользовательский скаляр GraphQL
Пользовательский скаляр GraphQL
Листовые узлы системы типов GraphQL называются скалярами. Достигнув скалярного типа, невозможно спуститься дальше по иерархии типов. Скалярный тип...
0
0
43
1
Перейти к ответу Данный вопрос помечен как решенный

Ответы 1

Ответ принят как подходящий

Вы можете сделать это, просто используя функцию lapply и sapply.

Вот код r:

Создание данных

df <- data.frame(replicate(5, rnorm(10)))
df[1]<-c(1,1,2,2,3,3,4,4,5,5)
colnames(df) <- c('student','studytime', 'score1','score2','score3')

Сохранение результатов

Results <- lapply(df[, -c(1,2)], FUN = function(x) lm(x ~ df$studytime))
Coef <- sapply(Results, FUN = coefficients)

Нирадж: на самом деле это наоборот. Я хочу регрессировать переменные SCORE во время учебы.

bvowe 13.09.2018 20:11

Просто поменяйте местами зависимые и независимые переменные.

Neeraj 13.09.2018 20:25

Это отличный @Neeraj. Наконец, что, если необходимо сохранить p-значение и остаток. Я попробовал остаток lm $, но это не сработало

bvowe 13.09.2018 20:53

Результат сохраняет вывод каждой регрессии в списке. Просто подберите то, что вам нужно, используя функцию lapply или sapply.

Neeraj 14.09.2018 07:13

Другие вопросы по теме