R中多个不同产品的线性回归

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我想为我的高级设计项目做一个多元线性回归。它必须以产品为基础。我有很多不同的产品和它们的id。这里有一个数据集示例。我怎样做这个产品的基础？（例如，从图中：544555和422444的独立回归）

这是一个试探性的答案，因为您到底需要什么并不完全清楚

如果我们假设一个数据框与您拥有的数据框大致相似，并且进一步假设

$price

是您希望解释的结果变量，并且存在一些解释性（独立）变量，称为

$indep_var

，我们得到以下结果：

df <- data.frame(
  product = c("A", "A", "B", "C", "A", "B", "A", "C", "A", "B"),
  price = c(sample(20, 10)),
  indep_var = c(sample(10))
)

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欢迎来到SO。请提供一个可复制的示例。使用

dput（）

或类似工具从R共享数据。如何为整个数据集设置回归？也许这是一个统计问题？

regressions <-c()
for(i in unique(df$product)){
  regressions[i] <- lm(df[df$product==i,]$price ~ df[df$product==i,]$indep_var)
}
regressions