R時間序列ddply

我有一個數據庫（每個下面的簡化格式）與城市，不同日期和這些日期的溫度。我想爲每個城市計算一段時間內的趨勢，以及這種趨勢是否顯着。R時間序列ddply

我想我必須以某種方式將ddply與lm函數（例如lm（date〜temp））和一個適合係數的調用結合在一起，但不知道如何執行此操作....

可能有一個更簡單的解決方案 - 非常感謝幫助我;

W¯¯

City Date Temp (Celcius) 
Amsterdam Jan-01 21 
Amsterdam Mar-01 23 
Amsterdam May-01 25 
Barcelona Feb-01 20 
Barcelona Mar-01 19 
Barcelona May-01 25 
Copenhagen Jan-01 19 
Copenhagen Feb-01 23 
Copenhagen May-01 22

我想：

這是我的嘗試：

tempdata=read.csv("tempfile.csv", header=TRUE, sep=",", as.is=TRUE) 
tempdata$Date <- as.Date(tempdata$Date, "%d/%m/%Y") 

funcreg = function(x) {regmodel=lm(tempdata$Date ~ tempdata$Temperature) 
return(data.frame(regmodel$coefficients[2])) 

} 

ddply(tempdata, .(City), funcreg)

給出的輸出：

 City regmodel.coefficients.2. 
1 Amsterdam     14.71244 
2 Barcelona     14.71244 
3 Copenhagen     14.71244

Dput：

structure(list(City = c("Amsterdam", "Amsterdam", "Amsterdam", 
"Barcelona", "Barcelona", "Barcelona", "Copenhagen", "Copenhagen", 
"Copenhagen"), Date = c("01/01/2001", "01/03/2001", "01/05/2001", 
"01/02/2001", "01/03/2001", "01/05/2001", "01/01/2001", "01/02/2001", 
"01/05/2001"), Temperature = c(21L, 23L, 25L, 20L, 19L, 25L, 
19L, 23L, 22L), X = c(NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA)), .Names = c("City", 
"Date", "Temperature", "X"), class = "data.frame", row.names = c(NA, 
-9L))

來源

2012-12-17 user1885116

使用'x'，而不是'tempdata'內'funcreg'。您可能還想考慮一下，您的哪些變量是獨立的，哪些是獨立的。 – Roland

謝謝 - 非常感謝 - 解決了它。愚蠢的錯誤在我身上。我在寫作方面是新手。有一個問題引向另一個問題 - 我也在迴歸的p值和t值中加入。但是 - 返回函數只允許輸出一個變量。我可以運行多個函數，並將數據幀合併到一起，但我想知道是否有更智能的方法。 – user1885116

@羅蘭，也許把你的評論作爲答案，以便問題可以被標記爲解決？ –

使用x而不是tempdata裏面的funcreg。你也應該在迴歸中切換你的變量。溫度顯然是這裏的依賴。

tempdata$Date <- as.Date(tempdata$Date,'%d/%m/%Y') 

funcreg = function(x) { 
    regmodel <- lm(Temperature ~ Date, data=x) 
    data.frame(trend = regmodel$coefficients[2], 
       p = summary(regmodel)$coef["Date","Pr(>|t|)"])      
} 

library(plyr) 
ddply(tempdata, .(City), funcreg) 

     City  trend   p 
1 Amsterdam 0.03333025 0.006125688 
2 Barcelona 0.06301304 0.298501483 
3 Copenhagen 0.01696590 0.660997625

來源

2012-12-18 07:53:12 Roland

R時間序列ddply

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