Использовать данные.таблица для создания столбца коэффициентов регрессии

Я борюсь с тем, что кажется простым продолжением предыдущего вопроса, который я задал здесь.

Я пытаюсь агрегировать (а) диапазон дат и (Б) факторную переменную. Примерные данные могут быть:

Brand    Day     Rev     RVP              
  A      1        2535.00  195.00 
  B      1        1785.45  43.55 
  C      1        1730.87  32.66 
  A      2        920.00   230.00
  B      2        248.22   48.99 
  C      3        16466.00 189.00      
  A      1        2535.00  195.00 
  B      3        1785.45  43.55 
  C      3        1730.87  32.66 
  A      4        920.00   230.00
  B      5        248.22   48.99 
  C      4        16466.00 189.00

Благодаря полезным советам я выяснил, как найти среднюю выручку для брендов в течение нескольких дней, используя данные.Таблица: 

new_df<-df[,(mean(Rev)), by=list(Brand,Day)]

Теперь я хотел бы создать новую таблицу, в которой есть столбец, содержащий оценку коэффициента из OLS регрессия оборотов по дням для каждой марки. Я попытался сделать это следующим образом: 

new_df2<-df[,(lm(Rev~Day)), by=list(Brand)]

Это кажется не совсем правильным. Мысли? Я уверен, что это что-то очевидное, что я пропустил.

3 2
data.table

3 ответа:

Я думаю, что это то, что вы хотите: 

new_df2<-df[,(lm(Rev~Day)$coefficients[["Day"]]), by=list(Brand)]

lm возвращает полный объект модели, вам нужно детализировать его, чтобы получить одно значение из каждой группы, которое можно превратить в столбец.

2

У вас есть несколько вариантов.

Можно сохранить весь объект модели в виде списка внутри данных.Таблица

models <- df[,   list(model  = list(lm(Rev ~ Day))),by = Brand]

models
   Brand model
1:     A  <lm>
2:     B  <lm>
3:     C  <lm>


# look at the models
models[,print(model[[1]]),by= Brand]


Call:
lm(formula = Rev ~ Day)

Coefficients:
(Intercept)          Day  
     2804.2       -538.3  



Call:
lm(formula = Rev ~ Day)

Coefficients:
(Intercept)          Day  
     1741.5       -263.5  



Call:
lm(formula = Rev ~ Day)

Coefficients:
(Intercept)          Day  
      -3698         4653

Вы можете сохранить коэффициенты 

models[, {coefs <- coef(model[[1]])
      list(coefs = coefs, name = names(coefs))}, by = Brand]
##     Brand      coefs        name
## 1:     A  2804.1667 (Intercept)
## 2:     A  -538.3333         Day
## 3:     B  1741.5291 (Intercept)
## 4:     B  -263.5251         Day
## 5:     C -3697.8621 (Intercept)
## 6:     C  4653.1989         Day

Или вы можете просто извлечь список моделей 

  models[,model]
3
> DF <- read.table(text="Brand    Day     Rev     RVP              
+   A      1        2535.00  195.00 
+   B      1        1785.45  43.55 
+   C      1        1730.87  32.66 
+   A      2        920.00   230.00
+   B      2        248.22   48.99 
+   C      3        16466.00 189.00      
+   A      1        2535.00  195.00 
+   B      3        1785.45  43.55 
+   C      3        1730.87  32.66 
+   A      4        920.00   230.00
+   B      5        248.22   48.99 
+   C      4        16466.00 189.00", header=TRUE)
> DT <- data.table(DF)
> Mod.tbl<-DT[, list(mod=list(lm(Rev~Day))), by=list(Brand)]
> Mod.tbl[ , coef(mod[[1]])["Day"], by= Brand]
   Brand           V1
1:     A -538.3333333
2:     B -263.5251429
3:     C 4653.1989474
1