Question

我想回归矢量数据集中的每一列，然后返回具有最高R平方值的列。例如我有一个矢量HAPPY＆lt; - （3,2,2,3,1,3,1,3），我有一个数据集。

HEALTH  CONINC  MARITAL SATJOB1 MARITAL2                    HAPPY
3           441 5        1            2                        3
1          1764 5        1            2                        2
2          3087 5        1            2                        2
3          3087 5        1            2                        3
1          3969 2        1            5                        1
1          3969 5        1            2                        3
2          4852 5        1            2                        2
3          5734 3        1            3                        3

在左侧数据集的每一列上回归“Happy”，然后返回具有最高R平方的列。示例：lm（Health~Happy）如果Health具有最高的R平方值，则返回Health。

我尝试过申请，但似乎无法弄清楚如何以最高的R平方返回回归。有什么建议？

Answer 1

我会将其分解为两个步骤：

1）确定每个模型的R平方

2）确定哪个是最高值

mydf<-data.frame(aa=rpois(8,4),bb=rpois(8,2),cc=rbinom(8,1,.5),
  happy=c(3,2,2,3,1,3,1,3))

myRes<-sapply(mydf[-ncol(mydf)],function(x){
  mylm<-lm(x~mydf$happy)
  theR2<-summary(mylm)$r.squared
  return(theR2)
})

names(myRes[which(myRes==max(myRes))])

这假设happy在您的data.frame中。

Answer 2

假设您的data.frame名为'd'

，这将做您想要的

r2s <- apply(d, 2, function(x) summary(lm(x ~ HAPPY))$r.squared)
names(d)[which.max(r2s)]

您可以使用str（）命令了解如何提取模型的组件，或者在本例中，提取模型的摘要。它将为您提供一个读取，帮助您访问任何复杂对象的组件。

Answer 3

这是使用plyr包中的colwise()函数的解决方案。

library(plyr)
df = data.frame(a = runif(10), b=runif(10), c=runif(10), d = runif(10))

Rsq = function(x) summary(lm(df$a ~ x))$r.squared

Rsqall = colwise(Rsq)(df[, 2:4])
Rsqall

names(Rsqall)[which.max(Rsqall)]

在R中的向量上的数据框中回归每列

3 个答案: