为每个具有不同长度的数据集拟合二次曲线 [英] Fitting a quadratic curve for each data set that has different lengths

问题描述

我想在以下data.frame df中为每个 id 拟合(Time，SkinTemp)的平方.每个id都有不同数量的Time，SkinTemp条目，因此我坚持使用预测"

I would like to fit a quadratic to (Time,SkinTemp) for each id in the following data.frame df. Each id has a different number of Time,SkinTemp entries so I'm stuck with 'predict'

df<-data.frame(Time=seq(65),
               SkinTemp=rnorm(65,37,0.5),
               id=rep(1:10,c(5,4,10,6,7,8,9,8,4,4)))

到目前为止，我有:

#Fit the model y=x^2+x+C
fitted_models = df %>% group_by(id) %>% do(model = lm(SkinTemp ~ Time+I(Time^2), data = .))

到目前为止，一切都很好.这就是我卡住的地方.如何将原始时间数据传递到下面的预测函数中?

So far so good. Here's where I'm stuck. How do I pass the original Time data into the predict function below?

#Predict data points for each quadratic 
predQ<-sapply(unique(df$id), function(x) predict(fitted_models$model[[x]]))

推荐答案

使用fitted:

lapply(fitted_models$model, fitted)

这篇关于为每个具有不同长度的数据集拟合二次曲线的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持IT屋！