在具有置信区间的 lm 列表上使用预测

Question

我有一个适合分组数据的线性模型，它生成一个 lm 类型的对象列表。我想使用此线性模型来预测具有给定置信区间的给定 x 处的 y 值。我想要对变量 w 进行唯一预测。这是带有示例数据的代码：

x<-c(.34,.355,.37,.385,.34,.355,.37,.385,.34,.355,.37,.385,.34,.355,.37,.385)
y<-c(40,35,28,25,42,36,29,25,44,37,26,23,46,37,33,27)
w<-c(1,1,1,1,2,2,2,2,3,3,3,3,4,4,4,4)
data<-data.frame(x,y,w)
ggplot(data=data,aes(x=x,y=log10(y),color=factor(w)))+
   geom_point(size=4)+
   geom_smooth(method=lm,aes(group=w,fill=factor(w)),fullrange=TRUE)+
   facet_wrap(~w,nrow=2)+
   scale_x_continuous(limit=c(.33,.5))
mod <- dlply(data, .(w), function(df) lm(log(y)~x, data = df))

我正在尝试使用预测函数，但它在列表上不起作用。所以我可以预测列表的一个元素

newdata<-data.frame(x=.5)    
predict(mod[[1]],newdata,interval="confidence")

给出以下输出

     fit       lwr      upr
1 0.8476424 0.5981407 1.097144

但是，我希望能够对列表的每个元素应用预测。我尝试使用库 nlme 来执行以下操作，但它没有给出置信区间。

library(nlme)

ll=lmList(log10(y)~x|w,data = data)
predict(ll,newdata,interval="confidence")

输出：

1         2         3         4 
0.8476424 0.8042928 0.5818862 0.8633285

我使用 ggplot2 只是为了视觉辅助，但我需要置信区间边界处的实际值来计算预测 y 变量的范围。

Answer 1

如果您想 apply 列表的每个元素，lapply（列表应用）是可行的方法：

do.call(rbind, lapply(mod, function(x) predict(x, newdata, interval="confidence")))

       fit       lwr      upr
1 1.951769 1.3772699 2.526268
1 1.851953 1.4852869 2.218618
1 1.339843 0.1453728 2.534312
1 1.987887 1.4446006 2.531174

所以使用 lapply，我们是运行我们的匿名函数 predict(x, newdata, interval="confidence"))，其中 x 是 mod 的每个元素。 do.call 将列表输出转换为更好的矩阵。

在具有置信区间的 lm 列表上使用预测

Using predict on lm list with confidence interval

r

linear-regression