パラメータをループしてggplotしたい

モデルのパラメータの調整をする時、色んなパラメータの値を試してはプロットを見たいときってあるじゃないですか。ggplotを含んだ関数をforに渡してもいいけど、lapplyに渡したほうが（多分）早い＆コードもすっきり。

以下は、サンプルデータに異なる次元のpolynomialでlinear modelをfit する例のコードです。

library(ggplot2)

# create simulation data
N <- 100 # number of observation
K <- 10 # number of covariates

X <- rnorm(n = N, mean = 0, sd = 1)
Y <- X**3 + rnorm(n = N, mean = 0, sd = 1)
data <- data.frame(Y = Y, X = X)


# function to plot predicted values of linear regression
# with i'th degree polynomial
plotPoly <- function(.i, .data){
  # make sure to set the first argument as the variable to be iterated over
  
  fit <- lm(Y ~ poly(X, degree = .i, raw = T), data = .data)
  data$pred <- predict(fit)
  
  ggplot(data) + 
    geom_point(aes(x = X, y = Y)) + 
    geom_line(aes(x = X, y = pred), color = 'red') + 
    ggtitle(paste('Degree = ', .i, sep = " "))
}

out <- lapply(X = 1:5, FUN = plotPoly, .data = data)

# see the plots
out[[1]]
out[[2]]
out[[3]]
out[[4]]
out[[5]]

関数の最初のargumentを変化させるパラメータにすることがみそ。