循环ggplot2多元线性回归

如何解决循环ggplot2多元线性回归

我试图循环我的多个线性回归图和汇总，但是我一直遇到R中的错误，该错误指出Error: More than one expression parsed。我不确定如何解决此问题，或者不确定是否有更好的方法来实现我想做的事情，主要是：

1. 以Group作为颜色绘制多元线性回归图
2. 获取基于Group的每条线性回归线的摘要
3. 计算回归摘要
4. 执行方差分析以确定差异

colNames <- names(df)[c(35:39)]
for(i in colNames){
  plt <- ggplot(df,aes_string(x=df$MachineLength,y=i,fill=df$Group,color=be_nlyl$Group)) + 
geom_smooth(method=lm) + 
geom_point(size = 2,alpha=0.7) + 
labs(title="Machine",subtitle = "Machine Type") + 
theme_bw() + 
theme(plot.title = element_text(hjust=0.5,face="bold"),plot.subtitle = element_text(hjust=0.5))
  print(plt)
  lm_A <- lm(formula = i ~ MachineLength,data = subset(be_nlyl,Group == "A"))
  summary(lm_A) %>% print()
lm_B <- lm(formula = i ~ MachineLength,Group == "B"))
  summary(lm_B) %>% print()
  clz.lm <- lm(formula = i ~ Group + MachineLength + Group:MachineLength,data = df)
summary(clz.lm) %>% print()
  ano.lm <- Anova(lm(i ~ MachineLength*Group,data = df))
  print(ano.lm)
}

任何人都对如何实现上述想法有什么看法？谢谢！

解决方法

尝试以下方法：

1. 创建长度为colNames的列表以存储所有输出，以便我们不仅可以打印输出，还可以存储它们。

2. 使用for遍历colNames的索引而不是实际的列名，以便可以将其用作存储不同对象输出的索引。

3. aes_string已过时，因此我们使用.data代词将列名作为变量传递。

4. 使用sprintf创建在lm函数中传递的公式字符串。

library(ggplot2)

colNames <- names(df)[c(35:39)]
plt <- vector('list',length(colNames))
lm_A <- vector('list',length(colNames))
summary_lm_A <- vector('list',length(colNames))
summary_lm_B <- vector('list',length(colNames))
lm_B <- vector('list',length(colNames))
clz.lm <- vector('list',length(colNames))
summary_clz.lm <- vector('list',length(colNames))
ano.lm <- vector('list',length(colNames))

for(i in seq_along(colNames)) {
  var <- colNames[i]
  plt[[i]] <- ggplot(df,aes(MachineLength,.data[[var]],fill= Group,color= Group)) + 
               geom_smooth(method=lm) + 
               geom_point(size = 2,alpha=0.7) + 
               labs(title="Machine",subtitle = "Machine Type") + 
               theme_bw() + 
               theme(plot.title = element_text(hjust=0.5,face="bold"),plot.subtitle = element_text(hjust=0.5))
  lm_A[[i]] <- lm(sprintf('%s~MachineLength',var),data = subset(df,Group == "A"))
  summary_lm_A[[i]] <- summary(lm_A[[i]])
  lm_B[[i]] <- lm(sprintf('%s~MachineLength',Group == "B"))
  summary_lm_B[[i]] <- summary(lm_B[[i]])
  clz.lm[[i]] <- lm(sprintf('%s~Group + MachineLength + Group:MachineLength',data = df)
  summary_clz.lm[[i]] <- summary(clz.lm[[i]])
  ano.lm[[i]] <- Anova(lm(sprintf('%s~MachineLength*Group',data = df))
}