我正在尝试在一些贝叶斯统计中模拟线性回归的数据集。
显然整个公式是Y = a + bx我使用
模拟了a和B的各种值A <- rnorm(10,0,1)
B <- rnorm(10,0,1)
#10 Random draws from a normal distribution for the values of each of A and B
我设置了一个X的可能值列表
stuff <- tibble(x = seq(130,170,10)) %>%
#Make table for possible values of X between 130>170 in intervals of 10
mutate(Y = A + B*x)
Make new value which is A plus B*each value of X
当我在A &中只有一个值时，这工作得很好;B(即如果我做A <- rnorm(1,0,1))但很明显，当A &B在1
我想弄清楚如何做一些事情，就像
mutate(Y[i] = A[i] + B[i]*x
产生10个新列Y1>Y10
欢迎提出建议
以下是我认为你想要的。我将开始长，然后转换为宽…
library(tidyverse)
set.seed(123)
df <- tibble() %>%
expand(
nesting(
ID=1:10,
A=rnorm(10,0,1),
B=rnorm(10,0,1)
),
X=seq(130,170,10)
) %>%
mutate(Y=A + B*X)
df
# A tibble: 50 × 5
ID A B X Y
<int> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
1 1 -1.07 0.426 130 54.4
2 1 -1.07 0.426 140 58.6
3 1 -1.07 0.426 150 62.9
4 1 -1.07 0.426 160 67.2
5 1 -1.07 0.426 170 71.4
6 2 -0.218 -0.295 130 -38.6
7 2 -0.218 -0.295 140 -41.5
8 2 -0.218 -0.295 150 -44.5
9 2 -0.218 -0.295 160 -47.4
10 2 -0.218 -0.295 170 -50.4
# … with 40 more rows
现在，转向宽…
df %>%
pivot_wider(
names_from=ID,
values_from=Y,
names_prefix="Y",
id_cols=X
)
# A tibble: 5 × 11
X Y1 Y2 Y3 Y4 Y5 Y6 Y7 Y8 Y9 Y10
<dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
1 130 54.4 -38.6 115. 113. 106. 87.8 72.8 -7.90 -40.9 -48.2
2 140 58.6 -41.5 124. 122. 114. 94.7 78.4 -8.51 -44.0 -52.0
3 150 62.9 -44.5 133. 131. 123. 102. 83.9 -9.13 -47.0 -55.8
4 160 67.2 -47.4 142. 140. 131. 108. 89.5 -9.75 -50.1 -59.6
5 170 71.4 -50.4 151. 149. 139. 115. 95.0 -10.4 -53.2 -63.4
此时你已经失去了A &B，因为你需要另外10列来存储原来的A，另外10列来存储原来的B。
就我个人而言，我可能会坚持使用长格式，因为这最有可能使你未来的工作流程更容易。我可以保留A和B。