r-为线性回归创建一个循环

Question

我有一个数据框架，有三列，名称_品牌，价格和数量。我想用(lm(函数计算线性回归系数。

Name_of_brand       Price     Quantitity
1.    Brand 1              80         100
2.    Brand 1              85          95
3.    Brand 2              90          80
4.    Brand 2              90         100
5.    Brand 2             100         100
6.    Brand 3             150          80
7.    Brand 4             155          70
8.    Brand 5             165          70
9.    Brand 5             165          60
10.   Brand 6             170          60
11.   Brand 7             180          60
12.   Brand 7             180          60
13.   Brand 7             180          70
14.   Brand 8             170          80
15.   Brand 8             170          60

首先，我想转换日志中的数字，按名称分组，然后计算下面每个类似例子的价格弹性，例如品牌1、品牌2等。

品牌1表

Name_of_brand       Price    Quantitity

1.品牌1 80 1002.品牌1 85 95

品牌2表

Name_of_brand       Price    Quantitity
3.    Brand 2              90          80
4.    Brand 2              90         100
5.    Brand 2             100         100

品牌3等…

最后，我想得到具有两列的final_table，第一列具有Name_of_brand和Coeff_elasticity。

最终表格

Name_of_brand  Coeff_elasticity.
1.    Brand 1            -0,5
2.    Brand 2            -0,6
3.    Brand 3            -0,7
4.    Brand 4            -0,7
5.    Brand 5            -0,5
etc.

有人能帮我写一些计算代码吗？

Answer 1

不需要显式地将数据分为多个子集。

model <- plyr::dlply(data, "Name_of_brand", function(df) lm(log(Quantitity) ~ log(Price), data = df))

您可以检索每个级别的"0"的系数；品牌名称；使用coef:

coefficients <- plyr::dlply(model, coef)