我正在尝试使用相同的自变量(x)和多个从属响应变量(Curve1,Curve2等)在R中执行lm()和segmented()。我希望为每个响应变量提取估计的断点和模型系数。我在下面提供了一个数据示例。

           x  Curve1  Curve2   Curve3
1  -0.236422 98.8169 95.6828 101.7910
2  -0.198083 98.3260 95.4185 101.5170
3  -0.121406 97.3442 94.8899 100.9690
4   0.875399 84.5815 88.0176  93.8424
5   0.913738 84.1139 87.7533  93.5683
6   1.795530 73.3582 78.1278  82.9956
7   1.833870 72.8905 77.7093  82.7039
8   1.872200 72.4229 77.3505  82.4123
9   2.907350 59.2070 67.6652  74.5374
10  3.865810 46.4807 58.5158  65.0220
11  3.904150 45.9716 58.1498  64.7121
12  3.942490 45.4626 57.8099  64.4022
13  4.939300 33.3040 48.9742  56.3451
14  4.977640 32.9641 48.6344  56.0352
15  5.936100 24.4682 36.4758  47.0485
16  5.936100 24.4682 36.4758  47.0485
17  6.012780 23.7885 35.9667  46.5002
18  6.971250 20.7387 29.6035  39.6476
19  7.009580 20.6167 29.3490  39.3930
20  8.006390 18.7209 22.7313  32.7753
21  8.121410 18.5022 22.3914  32.1292
22  9.041530 16.4722 19.6728  26.9604
23  9.079870 16.3877 19.5595  26.7450

我可以使用以下代码一次绘制一条曲线。但是,我的完整数据集有1000条以上的曲线,因此我希望能够以某种方式在每一列上重复此代码。我尝试在每一列上循环都没有成功,因此,如果有人可以向我展示如何执行类似的操作并创建类似于以下代码生成的摘要数据框,但是在包含每一列的情况下,我都会非常感谢。谢谢!
model <- lm(Curve1~x, dat) # Linear model
seg_model <- segmented(model, seg.Z = ~x) # Segmented model
breakpoint <- as.matrix(seg_model$psi.history[[5]]) # Extract breakpoint
coefficients <- as.matrix(seg_model$coefficients) # Extract coefficients
summary_curve1 <- as.data.frame(rbind(breakpoint, coefficients)) # combine breakpoint and coefficeints
colnames(summary_curve1) <- "Curve_1" # header name
summary_curve1 # display summary

最佳答案

您可以将整个内容包装在一个函数中,以列名和数据作为参数,并在列名上使用lapply,如下所示:

library(segmented)
run_mod <- function(varname, data){

  data$Y <- data[,varname]
  model <- lm(Y ~ x, data) # Linear model
  seg_model <- segmented(model, seg.Z = ~x) # Segmented model
  breakpoint <- as.matrix(seg_model$psi.history[[5]]) # Extract breakpoint
  coefficients <- as.matrix(seg_model$coefficients) # Extract coefficients
  summary_curve1 <- as.data.frame(rbind(breakpoint, coefficients))
  colnames(summary_curve1) <- varname

return(summary_curve1)
}


lapply(names(dat)[2:ncol(dat)], function(x)run_mod(x, dat))

给出每个拟合曲线的摘要(不确定您实际想要的输出)。

关于r - 在R中的多列上执行lm()和segmented(),我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题:https://stackoverflow.com/questions/44170937/

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