最初にgroup_by（）を実行し、列を使ってlm（）を反復する方法は？

Question

3つの従属変数のセットと、6つの独立変数がグループ化変数によってタグ付けされたデータフレームがあるとします。この形式の例は、以下のサンプルコードで生成されます：私はの線に沿って何かを使用することができX6を通じてX1のセットにY1、Y2、Y3のそれぞれを退行したい場合

library(tidyverse) 
library(broom) 
n <- 15 
df <- data.frame(groupingvar= sample(letters[1:2], size = n, replace = TRUE), 
        y1 = rnorm(n,10,1), y2=rnorm(n,100,10), y3=rnorm(n,1000,100), 
        x1= rnorm(n,10,1), x2=rnorm(n,10,1), x3=rnorm(n,10,1), 
        x4=rnorm(n,10,1), x5=rnorm(n,10,1), x6=rnorm(n,10,1)) 
df <- arrange(df,groupingvar) 

：

（「応答が行列の場合、線形モデルは、行列の各列に最小二乗によって別々に嵌合されている。」ヘルプ）（LMから次の行を使用することによって）

y <- as.matrix(select(df,y1:y3)) 
x <- as.matrix(select(df,x1:x6)) 
regs <-lm(y~x) 
coeffs <- tidy(regs) 
coeffs <- arrange(coeffs,response, term) 

しかし、グループ化変数で最初にグループ化し、次にlm関数を適用する必要がある場合私はそれをどうやって行うのかについてはあまりよく分かりません。私は以下のことを試しましたが、両方のグループについて同じ係数セットを生成します。

regs2 <- df %>% group_by(groupingvar) %>% 
    do(fit2 = lm(as.matrix(select(df,y1:y3)) ~ as.matrix(select(df,x1:x6)))) 
coeffs2 <- tidy(regs2,fit2) 
coeffs2 <- arrange(coeffs2,groupingvar, response) 

Answer 1

data.tableでは、melt（長期再構築 - 1列に結果変数をスタックの代わりに、3つの列に格納されている）可能性の両方groupingvarと結果変数によって& lm：

library(data.table) 
setDT(df) 

#alternatively, set id.vars = c('groupingvar', paste0('x', 1:6)), etc. 
longDT = melt(df, id.vars = grep('y', names(df), invert = TRUE)) 

#this helper function basically splits a named vector into 
# its two components 
coefsplit = function(reg) { 
    beta = coef(reg) 
    list(var = names(beta), coef = beta) 
} 

#I personally wouldn't assign longDT, I'd just chain this onto 
# the output of melt; 
longDT[ , coefsplit(lm(value ~ ., data = .SD)), by = .(groupingvar, variable)] 
#  groupingvar variable   var   coef 
# 1:   a  y1 (Intercept) -3.595564e+03 
# 2:   a  y1   x1 -3.796627e+01 
# 3:   a  y1   x2 -1.557268e+02 
# 4:   a  y1   x3 2.862738e+02 
# 5:   a  y1   x4 1.579548e+02 
# ... 
# 38:   b  y3   x2 2.136253e+01 
# 39:   b  y3   x3 -3.810176e+01 
# 40:   b  y3   x4 4.187719e+01 
# 41:   b  y3   x5 -2.586184e+02 
# 42:   b  y3   x6 1.181879e+02 
#  groupingvar variable   var   coef 

Answer 2

I次のようにcbind（）を使用してこれを実現する方法も見つけました：

library(tidyverse) 
library(broom) 
n <- 20 
df4 <- data.frame(groupingvar= sample(1:2, size = n, replace = TRUE), 
        y1 = rnorm(n,10,1), y2=rnorm(n,100,10), y3=rnorm(n,1000,100), 
        x1= rnorm(n,10,1), x2=rnorm(n,10,1), x3=rnorm(n,10,1), 
        x4=rnorm(n,10,1), x5=rnorm(n,10,1), x6=rnorm(n,10,1)) 
df4 <- arrange(df4,groupingvar) 

regs <- df4 %>% group_by(groupingvar) %>% 
    do(fit = lm(cbind(y1,y2,y3) ~ . -groupingvar, data = .)) 
coeffs <- tidy(regs, fit)