为每个具有不同长度的数据集拟合二次曲线

Question

我想为以下 data.frame df 中的每个 id 拟合一个二次方到 (Time,SkinTemp)。每个 id 都有不同数量的 Time,SkinTemp 条目，所以我坚持 'predict'

df<-data.frame(Time=seq(65),
               SkinTemp=rnorm(65,37,0.5),
               id=rep(1:10,c(5,4,10,6,7,8,9,8,4,4)))

到目前为止我有：

#Fit the model y=x^2+x+C
fitted_models = df %>% group_by(id) %>% do(model = lm(SkinTemp ~ Time+I(Time^2), data = .))

到目前为止一切顺利。这就是我被困的地方。如何将原始时间数据传递到下面的预测函数中？

#Predict data points for each quadratic 
predQ<-sapply(unique(df$id), function(x) predict(fitted_models$model[[x]]))

Answer 1

使用fitted:

lapply(fitted_models$model, fitted)

Fitting a quadratic curve for each data set that has different lengths