Anova，for循环应用函数

>str(set) 
'data.frame': 1000 obs. of 6 variables: 
$ ID  : Factor .. 
$ a : Factor .. 
$ b: Factor .. 
$ c: Factor .. 
$ dat : num .. 
$ contrasts : Ord.factor .. 


>X 
[1] "a" "b" "c" 


for (i in 1 :length(X)){ 
    my=X[i] 
    f=as.formula(paste("dat~contrasts*", paste(my,"Error(ID/(contrasts))",sep="+"))) 
    sum = summary(aov (f, data =set)) 
}

X可以是非常巨大的，所以想到了一个应用函数，而不是for-loop.Is它可能在这种情况下？Anova，for循环应用函数

我尝试这样做：

apply(
    as.matrix(X), 1, function(i){ 
    summary(aov(as.formula(paste("dat~contrasts*", 
     paste(i, "Error(ID/(contrasts))", sep="+"))), data=set)) 
    } 
)

但是，这是没有意义的。谁能帮我？

来源

2011-07-08 Jasmine

如果'X'是一个向量，那么'sapply'更合适，但这实际上只是编写for循环的一个更好的方法，它实际上并不会加快代码的速度。 –

@Ashley：不错，你把str（）的信息，但如果你给我们一些玩具数据集来玩，它会更好。另请参阅http://stackoverflow.com/questions/5963269/how-to-make-a-great-r-reproducible-example –

这应该做到这一点：

# Sample data 
set <- data.frame(ID=1:10, a=letters[1:10], b=LETTERS[1:10], c=letters[10:1], 
        dat=runif(10), contrasts=ordered(rep(1:2, 5))) 
X <- letters[1:3] # a,b,c 

sapply(X, function(my) { 
    f <- as.formula(paste("dat~contrasts*",my,"+Error(ID/(contrasts))")) 
    summary(aov(f, data=set)) 
}, simplify=FALSE)

的使用注意事项与简化= FALSE sapply的。使用lapply也可以，但它不会将名称添加到列表组件。

来源

2011-07-08 15:29:21 Tommy

@ashley：如果答案是你所需要的，你应该标记为答案。你也应该提高你喜欢的答案（和问题）。只需点击左上角的分数。 – Tommy

Anova，for循环应用函数

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