运行来自嵌套 dataframe/tibble 的多个简单线性回归

Question

我正在尝试运行基于嵌套数据框中的数据进行多重简单线性回归，并使用 tidy() 将回归拟合系数存储在数据框中。我的代码块如下

library(tidyverse)     
library(broom)
library(reshape2)
library(dplyr)

Factors <- as.factor(c("A","B","C","D"))
set.seed(5)
DF <- data.frame(Factors, X = rnorm(4), Y = rnorm(4), Z= rnorm(4))
MDF <- melt(DF, id.vars=c("Factors","X"))
DFF <- MDF %>% nest(-Factors)

如果它是一个包含许多列的数据框，我可以使用

进行多个简单线性回归

MDF %>% group_by(variable) %>% do(tidy(lm(value ~ X, data =.)))

或者如果它是一个嵌套数据框并且我必须运行一个简单的线性回归，我可以尝试

MDF %>% nest(-Factors) 
%>% mutate(fit = map(data, ~lm(Y ~ X, data = .)), results = map(fit,tidy))
%>% unnest(results)

但我需要做的是结合以上两种情况。我需要对嵌套数据框中的数据进行运行多个简单线性回归。

Answer 1

您可以 nest 通过两个分组变量：

MDF %>% nest(-Factors, -variable) %>% 
  mutate(fit = map(data, ~lm(value ~ X, data = .)), 
         results = map(fit,tidy)) %>% 
  unnest(results)

您也可以使用 split 并避免嵌套：

split(MDF, list(MDF$Factors, MDF$variable)) %>% 
  map_df(~ tidy(lm(value ~ X, data=.x)) %>% 
           mutate(Factors=.x$Factors[1],
                  variable=.x$variable[1]))

或者，如果您不介意单列中的组标识符：

split(MDF, list(MDF$Factors, MDF$variable), sep="_") %>% 
  map_df(~ tidy(lm(value ~ X, data=.x)), .id="Factors_variable")

运行来自嵌套 dataframe/tibble 的多个简单线性回归

Running multiple simple linear regressions from a nested dataframe/tibble

regression

r

reshape2

dplyr

运行 来自嵌套 dataframe/tibble 的多个简单线性回归

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r

reshape2

dplyr

运行来自嵌套 dataframe/tibble 的多个简单线性回归