如何在變量內重複循環？

我有一個名爲bjmd數據集，看起來像這樣（簡化）：如何在變量內重複循環？

 rte year y obs 
22037 46001 1  0 1 
22042 46001 2  4 3 
22047 46001 3  5 3 
22202 46002 1 11 1 
22207 46002 2 14 1 
22212 46002 3  6 1 
22140 46003 1  5 6 
22141 46003 2  2 6 
22142 46003 3  6 6

我想運行一個循環來爲每個不同的rte（46001,46002，46003）進行glm分析。在每個rte內，有多個year s，它們全都需要包含在glm分析中。從每條路線的glm測試中，我將採用坡度並創建另一個路線和坡度作爲列的表格。這是我希望它看起來像：

rte slope 
46001 x 
46002 y 
46003 z

下面是循環代碼我想出了：因爲我一直得到0值我斜率

route<-with(bjmd,unique(rte)) 
slope<-with(bjmd,numeric(length(unique(rte)))) 
table<-data.frame(route,slope) 
for (i in unique(as.factor(bjmd$rte))) { 
    data<-subset(bjmd, rte=='i') 
    slope[i] <- coef(summary(glm(y ~ year+obs, 
           family = poisson(link=log),data=data)))[2,1] 
    table[i,2] <-paste(slope[i]) 
}) 
table

東西是不對的代碼：

route slope 
1 46001  0 
2 46002  0 
3 46003  0

有人可以幫指出哪裏我搞亂它呢？

來源

2013-03-02 wallflower

您需要從'data <-subset（bjmd，rte =='i'）''周圍移除'i'的引號。目前，您正在對與字符串「i」相等的值進行子集化。 – Thomas 2013-07-06 14:42:49

不需要循環;只需使用split按照rte將您的數據集分組。然後用lapply爲每個組合一個模型。

lapply(split(bjmd, bjmd$rte), function(dat) glm(y ~ year + obs, data=dat))

你也可以用交互術語一次性建模所有東西。預測值將是相同的，但剩餘偏差df和P值將不同。哪種方法更適合您的需求取決於您的項目。

glm(y ~ (year + obs) * factor(rte), data=bjmd)

來源

2013-07-06 15:48:39

如何在變量內重複循環？

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