如何计算 df 中存储在列中的多个变量的行向 lm()/系数？
我有这种数据(只是例子):
set.seed(1)
foo <- data.frame(trialNumber= 1:10,
Nr1 = runif(10),
Nr2 = runif(10),
Nr3 = runif(10),
Nr4 = runif(10),
Nr5 = runif(10),
Nr6 = runif(10),
slope = NA)
trialNumber 代表试验中的每一个，我在试验中直接测量了六个值。
我设法使用以下代码通过带箱线图的线性回归线绘制这些数据:
foo_1 <- reshape2::melt(data = foo, id.vars = "trialNumber", measure.vars = c("Nr1", "Nr2", "Nr3", "Nr4", "Nr5", "Nr6"))
p <- ggplot(data = foo_1) +
aes(x = variable,
y = value) +
geom_boxplot() +
geom_jitter(shape = 1, position = position_jitter(0.1)) +
ylim(0, NA) +
geom_smooth(method = "lm", se = TRUE, formula = y ~ x, aes(group = 1))
print(p)
这导致了这张图:
现在这是所有试验的线性回归线，但我希望斜率(或回归系数)按行存储在变量“斜率”中。
最后我想要一个这样的df:
trialnumber | Nr1 | Nr2 | Nr3 | Nr4 | Nr5 | Nr6 | slope
1 | 0.26550866 | 0.2059746|0.93470523|0.4820801|0.8209463|0.47761962|e.g. 0.07
2 | ? | ? | ? | ? | ? | ? |e.g. 3.81
.
.
.
我怎样才能做到这一点？我已经查看了 apply 函数，但我不知道如何使用它。
非常感谢您!
最佳答案
您确实可以只使用apply。这只需要您知道列的索引。我在这里指定了 2:7，但是对于您自己的数据，您可以通过指定例如 grep("Nr", names(foo)) 来获取正确的索引。不过，您需要确保列在数据框中的顺序正确，就像它们在您的示例中一样。
foo$slope <- apply(foo[2:7], 1, function(x) coef(lm(x ~ seq(x)))[2])
foo
#> trialNumber Nr1 Nr2 Nr3 Nr4 Nr5 Nr6
#> 1 1 0.26550866 0.2059746 0.93470523 0.4820801 0.8209463 0.47761962
#> 2 2 0.37212390 0.1765568 0.21214252 0.5995658 0.6470602 0.86120948
#> 3 3 0.57285336 0.6870228 0.65167377 0.4935413 0.7829328 0.43809711
#> 4 4 0.90820779 0.3841037 0.12555510 0.1862176 0.5530363 0.24479728
#> 5 5 0.20168193 0.7698414 0.26722067 0.8273733 0.5297196 0.07067905
#> 6 6 0.89838968 0.4976992 0.38611409 0.6684667 0.7893562 0.09946616
#> 7 7 0.94467527 0.7176185 0.01339033 0.7942399 0.0233312 0.31627171
#> 8 8 0.66079779 0.9919061 0.38238796 0.1079436 0.4772301 0.51863426
#> 9 9 0.62911404 0.3800352 0.86969085 0.7237109 0.7323137 0.66200508
#> 10 10 0.06178627 0.7774452 0.34034900 0.4112744 0.6927316 0.40683019
#> slope
#> 1 0.07008128
#> 2 0.12126747
#> 3 -0.01554811
#> 4 -0.07855978
#> 5 -0.02329221
#> 6 -0.08106554
#> 7 -0.12697229
#> 8 -0.07226543
#> 9 0.03072317
#> 10 0.04405726
关于R:计算多个变量的行向 lm()，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/65395805/