不同样本选择的线性回归答案

【问题标题】：Linear Regression for different sample selection不同样本选择的线性回归
【发布时间】：2014-06-02 19:27:12
【问题描述】：

我已经编辑了以下从 stackoverflow 用户 G. Grothendieck 获取的可重现数据帧 (DF)。

Lines <- "Ctry  year   Carx   Brx
A    2000    13     12
A    2001     8     16
A    2002    12     20
A    2003    16     18
A    2004    10     25
A    2005    13     12
B    2000    20     22
B    2001    24     20
B    2002    32     14
B    2003    32     24
B    2004    30     18
B    2005    36     14   
C    2000    42     36
C    2001    46     25
C    2002    45     32
C    2003    56     38
C    2004    56     15
C    2005    58     60
"
DF <- read.table(text = Lines, header = TRUE)

我想根据以下代码选择的样本进行回归估计。

subset(DF, (Carx < 15 & year==2005), select=c(Ctry, year, Carx))

DF$class <- "low"

for(i in seq(15,25, by=5)) {

for( j in seq(35,45, by=5)) {

test <- subset(DF, (Carx < i & year==2005), select=c(Ctry, year, Carx))
for (k in unique(test$Ctry)) DF[DF$Ctry==k,"class"]<-"low"

test <- subset(DF, (Carx < j & Carx > i & year==2005), select=c(Ctry,year, Carx))
for (k in unique(test$Ctry)) DF[DF$Ctry==k,"class"]<-"middle"

test <- subset(DF, (Carx > j & year==2005), select=c(Ctry, year, Carx))
for (k in unique(test$Ctry)) DF[DF$Ctry==k,"class"]<-"high"
 }
}

我要估计的回归方程是；

require(lme4)
est.1 <- lmer(Carx~1+year+(1+year|Ctry), data=DF,REML=F)

我的问题是，我想将上述代码生成的样本选择输入回归方程。如果我正确编写代码，对于每个 i 和 j，我将获得不同的数据样本。我想得到每个样本的回归结果。

谢谢你的帮助...

【问题讨论】：

有点令人沮丧的是，您没有将 cmets 中传达的信息和 stackoverflow.com/questions/23850507/… 的重复问题结合起来，这将使您的代码更清晰/更易于阅读...
抱歉，我已将评论考虑在内。不幸的是，我无法解决我的问题。这不是我想要做的。由于帖子不够清楚，我将其删除。而且我认为以前的帖子已从网站上删除。由于这个原因，我发送了新的清晰帖子，其中包含可重复的数据。

标签： r regression

【解决方案1】：

如果您只想使用数据的子集来拟合模型，可以使用subset= 参数

est.1 <- lmer(Carx~1+year+(1+year|Ctry), data=DF,REML=F, subset=class=="low")

只查看class=="low" 所在的记录。但是，在您的测试数据中，class 和 Ctry 似乎完全相关，因此您将无法对 Ctry 进行估计，因为所有这些值对于给定的类都是固定的。

【讨论】：