为按因子分组的每个回归提取 R^2（R 平方）值答案

【问题标题】：Extract R^2 (R-squared) value for each regression grouped by a factor为按因子分组的每个回归提取 R^2（R 平方）值
【发布时间】：2015-04-22 17:55:33
【问题描述】：

我想知道是否有办法为每个回归方程提取 R2。

d <- data.frame(
  state = rep(c('NY', 'CA'), 10),
  year = rep(1:10, 2),
  response= rnorm(20)
)

library(plyr)
models <- dlply(d, "state", function(df) 
  lm(response ~ year, data = df))

ldply(models, coef)
l_ply(models, summary, .print = TRUE)

我试过了

l_ply(models, summary$r.squared, .print = TRUE)

但这会引发以下错误消息

Error in summary$r.squared : object of type 'closure' is not subsettable

【问题讨论】：

这对你有用吗：ldply(models, function(x) summary(x)$r.squared)?
这个错误是由于summary是一个函数，你不能在函数上使用$操作符。此外，l_ply 的第二个参数必须是一个函数，但您的情况并非如此。有关正确的解决方案，请参阅 Frank...
感谢@Frank 的有用评论。你想改变你的评论来回答。你能帮我通过一个命令获得系数和 R2 吗？谢谢

标签： r statistics regression

【解决方案1】：

您可以这样做以获得 R 平方值和系数：

ldply(models, function(x) {r.sq <- summary(x)$r.squared
                           intercept <- summary(x)$coefficients[1]
                           beta <- summary(x)$coefficients[2]
                           data.frame(r.sq, intercept, beta)})
#  state        r.sq intercept        beta
#1    CA 0.230696121 0.4915617 -0.12343947
#2    NY 0.003506936 0.1971734 -0.01227367

【讨论】：

【解决方案2】：

使用broom 包将统计分析对象转换为data.frames，dplyr 用于bind_rows：

library(dplyr) ; library(broom)
cbind(
  state = attr(models, "split_labels"),
  bind_rows(lapply(models, function(x) cbind(
    intercept = tidy(x)$estimate[1],
    beta = tidy(x)$estimate[2],
    glance(x))))
)

  state  intercept        beta  r.squared adj.r.squared    sigma statistic   p.value df    logLik      AIC      BIC deviance df.residual
1    CA 0.38653551 -0.05459205 0.01427426   -0.10894146 1.434599 0.1158477 0.7423473  2 -16.68252 39.36505 40.27280 16.46460           8
2    NY 0.09028554 -0.08462742 0.04138985   -0.07843642 1.287909 0.3454155 0.5729312  2 -15.60387 37.20773 38.11549 13.26968           8

【讨论】：

【解决方案3】：

你可以试试这个

sapply(models, function(x) summary(x)$r.squared)
     CA      NY 
0.05639 0.23751

【讨论】：

【解决方案4】：

如果你尝试

> typeof( summary )
[1] "closure"

你看到'summary'是一个函数。您正在尝试访问结果的字段，但 summary$r.squared 尝试访问函数/闭包上的该字段。

使用匿名函数，

> l_ply( models, function( m ) summary( m )$r.squared, .print = TRUE )
[1] 0.2319583
[1] 0.01295825

将工作并打印结果。但是，您说要“提取结果”。这可能意味着您想使用结果而不仅仅是打印它。

来自l_ply 的文档（您可以通过在 R 提示符下输入 ?l_ply 来获得）：

对于列表的每个元素，应用函数并丢弃结果。

（因此，如果您想保留结果，则此功能将不起作用。）

使用标准的sapply/lapply会导致

> a <- sapply( models, function( t ) summary( t )$r.squared )
> a
        CA         NY 
0.23195825 0.01295825 
> typeof( a )
[1] "double"
> is.vector( a )
[1] TRUE
> # or alternatively
> l <- lapply( models, function( t ) summary( t )$r.squared )
> l
$CA
[1] 0.2319583

$NY
[1] 0.01295825
> typeof( l )
[1] "list"

任何一个都应该工作 - 选择哪个结果（向量或列表）更容易用于您想做的事情。（如果不确定，请选择sapply。）

(或者，如果你想使用 plyr 包中的函数，laply、ldply 和 llply 似乎也可以。但我从未使用过那个包，所以我不能说什么是最好的。）

【讨论】：