R-使用data.table或dplyr为每个受试者拟合模型

我对许多主题都有一套观察结果，我想为每个主题建立一个模型

我正在使用软件包

data.table

和

FitDistripPlus

，但也可以尝试使用

dlpyr

假设我的数据为以下形式：

#subject_id #observation
1           35
1           38
2           44
2           49

以下是我迄今为止所尝试的：

 subject_models <- dt[,fitdist(observation, "norm", method = "mme"), by=subject_id]

---

subject\u models这可以通过
purr
软件包轻松实现

“我想这和阿利斯泰尔建议的是一样的

library(purrr)
library(dplyr)
library(fitdistrplus)
dt %>% split(dt$subject_id) %>%  map( ~ fitdist(.$observation, "norm", method = "mme"))

或者，如果没有
purr

dt %>% split(dt$subject_id) %>%  lapply(., function(x) fitdist(x$observation, "norm", method = "mme"))

这可以通过
purr
包轻松实现

“我想这和阿利斯泰尔建议的是一样的

library(purrr)
library(dplyr)
library(fitdistrplus)
dt %>% split(dt$subject_id) %>%  map( ~ fitdist(.$observation, "norm", method = "mme"))

或者，如果没有
purr

dt %>% split(dt$subject_id) %>%  lapply(., function(x) fitdist(x$observation, "norm", method = "mme"))

将模型粘贴在列表列中，直到您可以简化它。将模型粘贴在列表列中，直到您可以简化它。感谢您的回答@Sumedh。有没有一种简单的方法可以在R/dplyr中并行化map调用？@Bar，我对R中的并行化还不够了解respond@Bar根据您关于如何并行化的评论，您可能需要打开一个新的question，展示这项技术，然后展示您尝试并行化的内容。@JasonAizkalns当然，我现在就打开一个。谢谢您的回答@Sumedh。有没有一种简单的方法可以在R/dplyr中并行化map调用？@Bar，我对R中的并行化还不够了解respond@Bar根据您关于如何并行化的评论，您可以ant打开一个新问题，展示这项技术，然后展示您尝试并行化的内容。@JasonAizkalns当然，我现在打开一个。