多くの企業が横断する回帰式

Question

私は、lagcolmeanとDropcolmaxの2つのデータフレームを持っています。ここで、rownamesは企業で、columnnamesは月の日付です。

     00-02 00-03 00-04 
TENAGA NASIONAL  0.39 0.07 -0.08 
SIME DARBY   -0.09 -0.12 -0.53 
DIGI.COM    0.79 0.96 -1.14 
GENTING    -0.11 -0.27 -0.16 
PETRONAS GAS  -0.30 -0.09 -0.98 
and 
        00-01 00-02 00-03 
TENAGA NASIONAL  5.61 3.95 4.12 
SIME DARBY   10.87 1.97 6.78 
DIGI.COM   21.21 9.61 25.40 
GENTING   11.55 2.87 4.34 
PETRONAS GAS  1.79 1.27 4.75 

私はそれがこのエラーメッセージを生成し

library(broom) 
fit4 <- lapply(names(Dropcolmax), function(x){ 
    dd = tidy(lm(lagcolmean[[x]] ~ Dropcolmax[[x]])) 
    data.frame(name = x, dd)}) 

しかし、これらの式を使用し、各期間のスロープ係数を見つけるために、断面回帰を実行したいときは：model.frame.defaultでのエラーを（式= lagcolmean [[X]]〜Dropcolmax [[X]]、： 無効な型の変数のための（NULL）

Answer 1

rownamesに変更し、あなたの名前をし、自分のLM仕様 '[[X]] lagcolmean'：

fit4 <- lapply(rownames(Dropcolmax), function(x){ 
    dd = tidy(lm(as.numeric(lagcolmean[rownames(lagcolmean)==x,]) ~ as.numeric(Dropcolmax[rownames(Dropcolmax)==x,]))) 
    data.frame(name = x, dd)}) 

あなたが（行単位で）取得します：

> fit4 
[[1]] 
      name            term estimate std.error statistic p.value 
1 TENAGA NASIONAL           (Intercept) -0.9721944 0.4851794 -2.003783 0.2946863 
2 TENAGA NASIONAL as.numeric(Dropcolmax[rownames(Dropcolmax) == x, ]) 0.2409783 0.1050042 2.294939 0.2616084 

[[2]] 
     name            term  estimate std.error statistic p.value 
1 SIME DARBY           (Intercept) -0.2518569598 0.41291644 -0.60994656 0.6513227 
2 SIME DARBY as.numeric(Dropcolmax[rownames(Dropcolmax) == x, ]) 0.0007936228 0.05517726 0.01438315 0.9908440 

編集2：あなたは、列

indc=names(Dropcolmax) %in% names(lagcolmean) 
fit5 <- lapply(names(Dropcolmax)[indc], function(x){ 
    df=data.frame(lagcolmean[x] , Dropcolmax[x]) 
    dd = tidy(lm(df[,1]~df[,2])) 
    data.frame(name = x, dd)}) 

で結果をしたい場合は、取得します：

> fit5 
[[1]] 
    name  term estimate std.error statistic p.value 
1 X00.02 (Intercept) -0.3597760 0.12858456 -2.797972 0.06796718 
2 X00.02  df[, 2] 0.1260234 0.02606482 4.834999 0.01687099 

[[2]] 
    name  term estimate std.error statistic p.value 
1 X00.03 (Intercept) -0.3545013 0.107404102 -3.300631 0.04571181 
2 X00.03  df[, 2] 0.0511678 0.008772428 5.832799 0.01003905