在lapply中如何使用自定義函數提取結果

Question

我試圖使用下面的函數提取回歸係數;

## customized function to return coef as matrix 

cust_lm<- function(varname, data){ 
y<-data[,varname] 
coefOLS<- as.matrix(coef(summary(lm(y~x))));    
} 

我想用這個函數每次運行使用不同的因變量（獨立變量保持不變）的迴歸。我正在使用lapply。

## artificial data 
x<-rnorm(100,5,3) 
ydata<-data.frame(y1=rnorm(100), y2=rnorm(100)) 

## running regressions together and storing as list 
list<-lapply(names(ydata)[1:2], function(x) cust_lm(x, ydata)) 

我得到了想要的結果，其中list[[1]]不過coef(summary(lm(ydata[,1]~x)))和list[[2]]等於coef(summary(lm(ydata[,2]~x)))。

我已經寫了幾個SO帖子的幫助。現在我想破譯我的自定義函數以瞭解它是如何工作的，並且我還不清楚lapply。

我已經創建了自定義函數，參數要求爲(varname, data)，並且我在lapply中再次給出cust_lm(x, data)作爲參數。這是正確的事情嗎？

這是正確的，如果我給，list<-lapply(names(ydata)[1:2], function(z) cust_lm(z, data))而不是？我對此很困惑。任何幫助/資源表示讚賞。

Answer 1

您可以隨時嘗試將其分解。 lapply的第一次迭代將調用cust_lm('a', ydata)。讓我們一起來看看：

cust_lm('y1', ydata) 
#     Estimate Std. Error  t value Pr(>|t|) 
# (Intercept) 0.006170844 0.22234415 0.02775357 0.9779151 
# x   -0.004470560 0.03960525 -0.11287797 0.9103582 

在你的代碼，名稱data是功能內部變量名。因此，當您指定list<-lapply(names(ydata)[1:2], function(z) cust_lm(z, data))時，當調用該行時，R將查找名爲data的變量。所以這是錯誤。用list<-lapply(names(ydata)[1:2], function(x) cust_lm(x, ydata))調用它是正確的答案。您可以進一步簡化爲：

list <- lapply(names(ydata)[1:2], cust_lm, data=ydata) 

這打破了以「呼叫cust_lm與依次作爲第一個參數的names(ydata)[1:2]每個元素;使用ydata名爲data的說法」。