向量化在R中建立多个模型

shecode 发表于 Dev

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我有如下数据（包含多个矩阵对象的列表）：

$matrix_1
    26/03/2012  02/04/2012  09/04/2012  16/04/2012  23/04/2012  30/04/2012  07/05/2012  14/05/2012  21/05/2012  28/05/2012
26/03/2012  500 40  30  20  21  18  8   7   8   5
02/04/2012  NA  100 25  19  16  15  10  6   7   8
09/04/2012  NA  NA  200 55  50  45  38  35  34  32
16/04/2012  NA  NA  NA  400 50  30  20  10  12  7

$matrix_b
    26/03/2012  02/04/2012  09/04/2012  16/04/2012  23/04/2012  30/04/2012  07/05/2012  14/05/2012  21/05/2012  28/05/2012
26/03/2012  500 40  30  20  21  18  8   7   8   5
02/04/2012  NA  100 25  19  16  15  10  6   7   8
09/04/2012  NA  NA  200 55  50  45  38  35  34  32
16/04/2012  NA  NA  NA  400 50  30  20  10  12  7

现在，我已经编写了一个循环，以使用我自己指定的曲线函数的NLS将曲线拟合到数据的每一行。即对于matrix_a第26/03/2012行，我正在针对这些数据点拟合曲线：

500 40  30  20  21  18  8   7   8   5

在我的循环中，我提取曲线系数以供以后使用

有什么方法可以向量化此方法吗？这样我就不必使用循环了吗？

我以这种方式对每行使用NLS：

fit.function <- function(a,x,b)
                   {return(a*x^b)}

 mod <- nls(values ~ fit.function(a,index_of_values,b))

其中index_of_values是1、2、3等。（即列号）

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感谢您的帮助，我最终使用sapply并成功了

即这是我的代码片段：

fit.function <- function(a,x,b)
                   {return(a*x^b)}


xx<-sapply(setNames(1:10,rownames(dataset[1:10])), function(i) {
    to_predict= dataset[i,]
    ind = dataset2[i,]
    mod=nls(to_predict~ fit.function(a,ind,b))
    return(c(summary(mod)$coefficients[1],summary(mod)$coefficients[2]))
})

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