对同一数据框中的不同因素执行相同的线性回归

Question

我正在处理一个非常大的数据集，并在下面列出了一个简单的版本

group <- c(rep("A", 3), rep("B", 3), rep("C", 3))
X <- c(0, 1, 2, 0, 1, 2, 0, 1, 2)
Y <- c(0, 2, 4, 0, 3, 6, 0, 4, 8)   
df <- data.frame(group, X, Y)

我试图通过线性回归获得对应于 A、B 和 C 组（因子变量）的三行的系数...从下面的代码中运气不佳...

我遇到了一些 R 代码，其中建议在自变量上使用“*”符号（在本例中）计算线 A、B 和 C 的斜率。A、B , C 是因子变量。

lin.reg <- lm(Y ~ X*group, data = df)
coefficients_for_ABC <- summary(lin.reg)

我认为我遇到的这段代码不正确，我需要应用 by function 或类似代码。

Answer 1

这应该有效。在函数内做你想做的事！

lapply(split(df,df$group),function(x){lm( x$Y ~ x$X )})

对同一数据框中的不同因素执行相同的线性回归

Perform same linear regression on different factors within same data frame

r

linear-regression