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R 对同一数据框内的不同因素进行相同的线性回归

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R 对同一数据框内的不同因素进行相同的线性回归,r,linear-regression,R,Linear Regression,我正在处理一个非常大的数据集，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) 组这应该有效。在函数中做你想做的事情 lapply(split(df,df$group),function(x){l

我正在处理一个非常大的数据集，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)

组这应该有效。在函数中做你想做的事情


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



答案见此[谢谢@ChirayuChamoli，这对这里的示例数据很有效。当我将其应用于我的大数据集时，我收到以下错误：lm.fit中的错误（x，y，offset=offset，singular.ok=singular.ok，…）：0（非NA）案例你知道为什么这可能是另一个线程的问题吗？我已经检查了数据帧中是否存在NA和零，使用sapply（newdf，function（x）sum（is.NA（x））@Ben这似乎也适用于NA。无论如何，如果使用NA，请在lm中添加NA.action=NA.ommit。

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