R 用列表预测-重新访问

在中，@JD Long要求解决我经常遇到的一个问题；通常情况下，当模型拟合并绘制图时，会出现这种情况。JD Long在@Joshua Ulrich的答案中编辑的解决方案非常优雅，除了所需的

粘贴

@
ddply
empire的负责人哈德利（hadley）发布了一个带有
mdply
的解决方案，我觉得这个解决方案令人费解，也很不优雅

现在，
dplyr
（可能还有
tidyr
）正在接管：有没有更直观的方法来处理这个常见的任务

有关数据和示例代码，请参见上面引用的JD Long示例。
使用引用的示例中的数据，您可以对dplyr使用以下方法

library(dplyr)
newData %>% 
      group_by(state) %>%
      mutate(pred = predict(modelList[[as.character(state[1])]], 
                            as.data.frame(year)))

但是，我不确定这个解决方案是否比现有解决方案更优雅。
你考虑过<代码> NLME：：LMLISTAB/CODE >吗？它在公式中使用了一个分组变量，我认为这是一个非常直观的界面。+1@baptiste。对于那些感兴趣的人来说，如何简单的
lmList（）
和
predict.lmList（）
完成这项工作。是的，我是一个很重的nlme用户，predict.lmList是后台的示例应用程序。但在Joshua的问题中，lm只是一个例子，而我正在寻找的是对其他拟合的推广，例如stan/mcmc。我认为目前不可能用dplyr优雅地实现这一点。我想象它的工作方式是使用一些tidyr动词来获得一个数据框，其中一列是一列数据框（形成预测网格的数据），然后将其与包含模型的数据框连接起来，然后
do（predict（.$model，.$data））
。如果没有更好的答案，这将作为一个可接受的答案。在我看来，这两种模式都表明解决方案并不十分优雅；字符（状态[1]）（或原始版本中的粘贴）有一点代码味道。