Как за цикл переменной внутри функции R

Question

Я пользователь Python, плохо знакомый с R. Прямо сейчас я имею дело с пакетом R GWmodel.

Глядя на функцию для основного GWR, это выглядит так:

gwr.res <- gwr.basic(GenEl2004 ~ DiffAdd + LARent + SC1 + Unempl + LowEduc + Age18_24 + Age25_44 + Age45_64, data = Dub.voter, bw = 100,  kernel = "bisquare", adaptive = TRUE, F123.test = TRUE)

Что мне нужно, так это собрать среднее значение оценочных параметров каждой переменной и добавить его в список для любого заданного значения bw (пропускной способности).

в терминах Python это будет выглядеть так:

LARentMean = []
SC1Mean = []
UnenmplMean = []
LowEducMean = []
Age18_24Mean = []
Age25_44Mean = []
Age45_64Mean = []


for i in range (20,400):
    gwrres = gwr.basic(GenEl2004 ~ DiffAdd + LARent + SC1 + Unempl + LowEduc + Age18_24 + Age25_44 + Age45_64, data = Dub.voter, bw = i,  kernel = "bisquare", adaptive = TRUE, F123.test = TRUE)
    a = gwrres(LARent).mean()    #a <- mean(gwrres$SDF$LARent)
    b = gwrres(SC1).mean()       #b <- mean(gwrres$SDF$SC1)
    c = gwrres(Unenmpl).mean()   #c <- mean(gwrres$SDF$Unempl)
    d = gwrres(lowEduc).mean()   #d <- mean(gwrres$SDF$LowEduc)
    e = gwrres(Age18_24).mean()  #e <- mean(gwrres$SDF$Age18_24)
    f = gwrres(Age25_44).mean()  #f <- mean(gwrres$SDF$Age25_44)
    g = gwrres(Age45_64).mean()  #g <- mean(gwrres$SDF$Age45_64)
    LARentMean.append(a)
    SC1Mean.append(b)
    UnenmplMean.append(c)
    LowEducMean.append(d)
    Age18_24Mean.append(e)
    Age25_44Mean.append(f)
    Age45_64Mean.append(g)

Answer 1

Вы можете использовать lapply, который будет зацикливаться на списке, например:

l = lapply(20:400, function(i){
    gwr.basic(GenEl2004 ~ DiffAdd + LARent + SC1 + Unempl + LowEduc + 
        Age18_24 + Age25_44 + Age45_64, data=Dub.voter, bw=i,
        kernel="bisquare", adaptive=T, F123.test=T)
})

Я понятия не имею, что генерирует gwr.basic в качестве выходных данных, поэтому вы можете захотеть, чтобы дополнительная строка принимала только среднее значение (если оно выдает больше информации).