在r中为lme（）生成循环

我试图在for循环中使用nlme包中的lme函数。我现在几乎什么都试过了，但运气不好。没有环路，我的lme功能工作正常。我有681种不同的脂质要分析，所以我需要循环

奖金信息：

我使用了str，我的数据在循环之前具有相同的长度 我的数据的简化版本如下所示：

>dputheadex.lmeloop structurelistLacal.Patient.ID=c12L，12L，12L，13L，13L， 13L，时间=c0L，1L，3L，0L，1L，3L，缓解=c0L，0L，1L，0L，0L，1L，年龄=c46L，43L，36L，47L，34L，45L，性别=structurec1L，1L，1L，2L，2L，2L，2L，.Label=cf，m，class=factor，BMI=c25L，26L，23L，27L，26L，27L，Sph=c0.412，1.713， 1.48,0.735,1.025,1.275，S1P=c2.412,3.713,3.48,2.735， 3.025、3.275、Cer..C16=c1.4472、2.2278、2.088、1.641、， 1.815,1.965，.Names=cLacal.Patient.ID，时间，缓解，年龄， 性别、BMI、Sph、S1P、Cer..C16、行名=cNA、6L ，class=data.frame

以下是我所做的：

图书馆 附件数据

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如果不知道你的数据，概念上应该是这样的

df <- data.frame(lipid = rep(c(LETTERS[1:4]), each = 4), x1 = c(rnorm(16, 10, 1)), x2 = c(rnorm(16, 20, 5) ))
    df

for (i in levels(df$lipid)){
  print(paste("MODEL", i, sep = ""))
  df1 = subset(df, lipid == i)
  model <- lm(x1~x2, data = df1 )
  print(summary(model)$coef)
}

---

一个盲目的回答，假设你的因变量是按列组织的，而不是按我认为的行组织的

我的方法和你的方法之间的主要区别是我循环了脂质的名称，而不是它们在数据集中的位置。这允许我a以不易出错的方式构造临时数据集，b为模型的固定效果部分构造临时公式

然后使用临时公式将lme函数应用于临时数据集，并将结果保存在列表中以便于访问

# names of lipids
lipid.names <- colnames(cer_data)[1:881]
no.lipids <- length(lipid.names)

# create a named list to hold the fitted models
fitlist <- as.list(1:no.lipids)
names(fitlist) <- lipid.names

# loop over lipid names
for(i in lipid.names){ 

  # print status
  print(paste("Running entity:", i, "which is", which(lipid.names==i), "out of", no.lipids))

  # create temporary data matrix and model formula
  tmp <- cer_data[, c(i,"Remission","Time","Age","BMI","SEX","Local.Patient.ID")]
  fml <- as.formula( paste( i, "~", paste(c("Remission","Time","Age","BMI","SEX"), collapse="+") ) )

  # assign fit to list by name
  fitlist[[i]] <- lme(fml, random=~1|Lacal.Patient.ID, method="REML", data=tmp)

}

在我看来，使用临时对象是最容易的，这些临时对象正好包含循环迭代所需的内容

请注意，我无法检查此解决方案是否存在错误，因为您没有提供可复制的示例：。

解决方案：我的循环现在正在使用以下简单代码：

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现在你为每一行做lme，这是错误的。查看end并输入用于重现问题的数据。您应该重新评估数据集中的行和列中的内容。四个观察：首先，在创建脂质数据时，从完整数据集中选择许多列。第二，出于某种原因，你在第1-881行写下我的脂质，这肯定是不正确的。第三，创建从1到nRowlipid的循环runnin，即使变量在列中而不是行中。最后，在循环中，您选择lipid[i]，它既不选择行也不选择列，只选择该矩阵的单个元素。如果您有解决方案，请将其作为答案发布，而不是编辑您的问题？？nlme有一些内置函数，用于拟合多个模型，可以代替循环。看到了吗

df <- data.frame(lipid = rep(c(LETTERS[1:4]), each = 4), x1 = c(rnorm(16, 10, 1)), x2 = c(rnorm(16, 20, 5) ))
    df

for (i in levels(df$lipid)){
  print(paste("MODEL", i, sep = ""))
  df1 = subset(df, lipid == i)
  model <- lm(x1~x2, data = df1 )
  print(summary(model)$coef)
}

# names of lipids
lipid.names <- colnames(cer_data)[1:881]
no.lipids <- length(lipid.names)

# create a named list to hold the fitted models
fitlist <- as.list(1:no.lipids)
names(fitlist) <- lipid.names

# loop over lipid names
for(i in lipid.names){ 

  # print status
  print(paste("Running entity:", i, "which is", which(lipid.names==i), "out of", no.lipids))

  # create temporary data matrix and model formula
  tmp <- cer_data[, c(i,"Remission","Time","Age","BMI","SEX","Local.Patient.ID")]
  fml <- as.formula( paste( i, "~", paste(c("Remission","Time","Age","BMI","SEX"), collapse="+") ) )

  # assign fit to list by name
  fitlist[[i]] <- lme(fml, random=~1|Lacal.Patient.ID, method="REML", data=tmp)

}