lm选项，对每个类别进行回归[重复]答案

【问题标题】：lm options, do regression of each category [duplicate]lm选项，对每个类别进行回归[重复]
【发布时间】：2012-09-21 23:28:16
【问题描述】：

数据：

Y   X   levels
y1  x1  2

...

lm(Y~X,I(levels==1))

I(levels==1) 是指levels==1 下的意思吗？如果没有，只有当levels 等于1 时，我如何才能对Y 与X 进行回归？

【问题讨论】：

标签： r lm

【解决方案1】：

你有lm的参数subset，这里是一个例子。

x <- rnorm(100)
y <- rnorm(100, sd=0.1) 
y[1:50] <- y[1:50] + 3*x[1:50] + 10  # line y = 3x+10
y[51:100] <- y[51:100] + 8*x[51:100] - 5 # line y = 8x-5
levels <- rep(1:2, each=50, len=100)

data = data.frame(x=x, y=y, levels=levels)

lm(y ~ x, data=data, subset=levels==1) # regression for the first part

Coefficients:   (Intercept)            x  
                    10.015          2.996

lm(y ~ x, data=data, subset=levels==2) # second part

Coefficients:   (Intercept)            x  
                    -4.986          8.000

您正在将I(levels==1) 隐式传递给lm 内的subset。

【讨论】：

【解决方案2】：

看看 nlme 包中的 lmList

set.seed(12345)
dataset <- data.frame(x = rnorm(100), y = rnorm(100), levels = gl(2, 50))
dataset$y <- with(dataset, 
    y + (0.1 + as.numeric(levels)) * x + 5 * as.numeric(levels)
)
library(nlme)
models <- lmList(y ~ x|levels, data = dataset)

输出是 lm 模型的列表，每层一个

models

Call:
  Model: y ~ x | levels 
   Data: dataset 

Coefficients:
  (Intercept)        x
1    4.964104 1.227478
2   10.085231 2.158683

Degrees of freedom: 100 total; 96 residual
Residual standard error: 1.019202

这里是第一个模型的总结

summary(models[[1]])

Call:
lm(formula = form, data = dat, na.action = na.action)

Residuals:
     Min       1Q   Median       3Q      Max 
-2.16569 -1.04457 -0.00318  0.78667  2.65927 

Coefficients:
            Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
(Intercept)   4.9641     0.1617  30.703  < 2e-16 ***
x             1.2275     0.1469   8.354 6.47e-11 ***
---
Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1 

Residual standard error: 1.128 on 48 degrees of freedom
Multiple R-squared: 0.5925,     Adjusted R-squared: 0.584 
F-statistic: 69.78 on 1 and 48 DF,  p-value: 6.469e-11

【讨论】：

【解决方案3】：

我不确定。但是这段代码似乎表明你是正确的。

my.data <- "x y level 
            1  2 1
            2  4 2
            3  4 1
            4  3 2
            5  5 1
            6  5 2
            7  7 1
            8  6 2
            9 10 1
            10 5 2"

my.data2 <- read.table(textConnection(my.data), header = T)
my.data2

lm(x ~ y,I(level==1), data=my.data2)



my.data <- "x y level 
            1  2 1
            3  4 1
            5  5 1
            7  7 1
            9 10 1"

my.data2 <- read.table(textConnection(my.data), header = T)
my.data2

lm(x ~ y, data=my.data2)

【讨论】：