说我有这样一个数据帧：
X <- data_frame(
x = rep(seq(from = 1, to = 10, by = 1), 3),
y = 2*x + rnorm(length(x), sd = 0.5),
g = rep(LETTERS[1:3], each = length(x)/3))
我怎样才能适应回归y~x由可变分组g ，并从添加值fitted和resid通用方法向数据帧？
我知道我可以这样做：
A <- X[X$g == "A",]
mA <- with(A, lm(y ~ x))
A$fit <- fitted(mA)
A$res <- resid(mA)
B <- X[X$g == "B",]
mB <- with(B, lm(y ~ x))
B$fit <- fitted(mB)
B$res <- resid(mB)
C <- X[X$g == "C",]
mC <- with(B, lm(y ~ x))
C$fit <- fitted(mC)
C$res <- resid(mC)
然后rbind(A, B, C) 然而，在现实生活中我不使用lm （我使用rqss在quantreg包）。 该方法偶尔失败，所以我需要的错误处理，在这里我想打NA失败的所有行。 另外，还有一些方法3组以上，所以我不想只是不断复制和粘贴代码为每个组。
我尝试使用dplyr有do ，但没有取得任何进展。 我想这可能是这样的：
make_qfits <- function(data) {
data %>%
group_by(g) %>%
do(failwith(NULL, rqss), formula = y ~ qss(x, lambda = 3))
}
这会是很容易通过这种方法呢？ 是否有基础R另一种方式？
对于lm模型，你可以尝试
library(nlme) # lmList to do lm by group
library(ggplot2) # fortify to get out the fitted/resid data
do.call(rbind, lapply(lmList(y ~ x | g, data=X), fortify))
这使您可以在“.resid”和“.fitted”列中的残留和拟合数据以及一堆其他合适的数据。 默认情况下，rownames将与字母前缀g 。
随着rqss的可能失败的车型
do.call(rbind, lapply(split(X, X$g), function(z) {
fit <- tryCatch({
rqss(y ~ x, data=z)
}, error=function(e) NULL)
if (is.null(fit)) data.frame(resid=numeric(0), fitted=numeric(0))
else data.frame(resid=fit$resid, fitted=fitted(fit))
}))
你可以用do在对分组数据执行此任务，安装在各组中的模型do ，并把模型残差与拟合值到一个data.frame 。 要添加这些原始数据，只是包括. 表示数据进入do输出data.frame 。
在您简单的情况下，这应该是这样的：
X %>%
group_by(g) %>%
do({model = rqss(y ~ qss(x, lambda = 3), data = .)
data.frame(., residuals = resid.rqss(model), fitted = fitted(model))
})
Source: local data frame [30 x 5]
Groups: g
x y g residuals fitted
1 1 1.509760 A -1.368963e-08 1.509760
2 2 3.576973 A -8.915993e-02 3.666133
3 3 6.239950 A 4.174453e-01 5.822505
4 4 7.978878 A 4.130033e-09 7.978878
5 5 10.588367 A 4.833475e-01 10.105020
6 6 11.786445 A -3.807876e-01 12.167232
7 7 14.646221 A 4.167763e-01 14.229445
8 8 15.938253 A -3.534045e-01 16.291658
9 9 19.114927 A 7.610560e-01 18.353871
10 10 19.574449 A -8.416343e-01 20.416083
.. .. ... . ... ...
如果您需要捕获错误的东西会显得更加复杂。 下面是它会是什么样子使用try和填充残差和列装用NA如果在错误的分组结果拟合的尝试。
X[9:30,] %>%
group_by(g) %>%
do({catch = try(rqss(y ~ qss(x, lambda = 3), data = .))
if(class(catch) == "try-error"){
data.frame(., residuals = NA, fitted = NA)
}
else{
model = rqss(y ~ qss(x, lambda = 3), data = .)
data.frame(., residuals = resid.rqss(model), fitted = fitted(model))
}
})
Source: local data frame [22 x 5]
Groups: g
x y g residuals fitted
1 9 19.114927 A NA NA
2 10 19.574449 A NA NA
3 1 2.026199 B -4.618675e-01 2.488066
4 2 4.399768 B 1.520739e-11 4.399768
5 3 6.167690 B -1.437800e-01 6.311470
6 4 8.642481 B 4.193089e-01 8.223172
7 5 10.255790 B 1.209160e-01 10.134874
8 6 12.875674 B 8.290981e-01 12.046576
9 7 13.958278 B -4.803891e-10 13.958278
10 8 15.691032 B -1.789479e-01 15.869980
.. .. ... . ... ...
这里是与基础R工作的版本：
modelit <- function(df) {
mB <- with(df, lm(y ~ x, na.action = na.exclude))
df$fit <- fitted(mB)
df$res <- resid(mB)
return(df)
}
dfs.with.preds <- lapply(split(X, as.factor(X$g)), modelit)
output <- Reduce(function(x, y) { rbind(x, y) }, dfs.with.preds)
