在 r 中转换线性回归输出答案

【问题标题】：Converting linear regression output in r在 r 中转换线性回归输出
【发布时间】：2021-07-22 17:38:07
【问题描述】：

我的数据是两个数据框的列表，如下所示：

[[1]]
   Column  strain     N       calc        concentration
1       2  MG         3       1128.727    0.9765625
2       3  MG         3       2577.353    1.9531250
.
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.

[[2]]
   Column strain    N        calc          concentration
1       2 MG        3        29.14334      0.9765625
2       3 MG        3        65.52667      1.9531250
.
.
.

我正在对此进行线性回归：

linear_regression <- 
     lapply(standardcurve_concentration, 
            lm, 
            formula = calc ~ concentration)

之后，我想得到每个线性回归的系数。

我正在使用简单的任务来获取系数：

linear_regression_sum <- 
  lapply(linear_regression, 
         coef)

输出如下：

[[1]]
  (Intercept) concentration 
   12194.0968      703.3598 

[[2]]
  (Intercept) concentration 
     49.20808      30.91862

但我想为这个线性回归提供两个单独的数据框：

[[1]]
    Intercept       concentration 
1   12194.0968      703.3598 

[[2]]
     Intercept      concentration 
1     49.20808      30.91862

因为我想在进一步计算中使用这两个系数。我怎样才能做到这一点？

【问题讨论】：

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标签： r

【解决方案1】：

我不太了解这种线性回归的 lapply 结构，但这里有一些代码可能指向正确的方向。

library(broom)


linear_regression_one <- lm(mpg ~ wt, mtcars) 
            
linear_regression_one$coefficients

tidy_linear_regression_one <- tidy(linear_regression_one)

tidy_linear_regression_one_estimate <- tidy_linear_regression_one$estimate


linear_regression_two <- lm(mpg ~ am, mtcars) 
            
linear_regression_two$coefficients

tidy_linear_regression_two <- tidy(linear_regression_two)

tidy_linear_regression_two_estimate <- tidy_linear_regression_two$estimate

regression_estimates <- rbind(tidy_linear_regression_one_estimate, tidy_linear_regression_two_estimate)

【讨论】：

【解决方案2】：

您可以在单个 lapply 调用中执行此操作，将数字向量从 coef 转换为数据帧。

result <- lapply(standardcurve_concentration, function(x) {
  as.data.frame(t(coef(lm(calc ~ concentration, x))))
})

【讨论】：