Создание цикла для линейной регрессии

Question

У меня есть один data.frame с тремя столбцами, Name_of_brand, Цена и Количество. Я хочу рассчитать коэффициент линейной регрессии с помощью функции (лм).

    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

Сначала я хочу преобразовать цифры в журнале, сгруппировать по Name_of _brand, а после этого вычислить эластичность для цены для каждого приведенного ниже примера, например, Марка 1, Марка 2 и т. Д.

Бренд 1 Стол

Name_of_brand       Price    Quantitity

1. Марка 1 80 100 2. Марка 1 85 95

Бренд 2 Стол

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

Марка 3 и т.д...

И в конце я хочу получить final_table с двумя столбцами, первый столбец с Name_of_brand и Coeff_elasticity.

Final_table

    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.

Может кто-нибудь помочь мне с кодом для расчета?

Answer 1

Нет необходимости явно разделять ваши данные на несколько подмножеств.

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

Вы можете получить коэффициенты для каждого уровня "Name_of_brand", используя coef:

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