Question

我在这里有一个R问题

我们经常做'正常'lm：

model <- lm(y~0+x1+x2+x3, data=d)

但是，我要做的是在R脚本中动态选择x1，x2，x3的名称。根据我适合的y，函数可以以

的形式运行

model<-lm(y2~0+x10+x21+x33, data=d)

model<-lm(y3~0+x41+x15+x8, data=d)

等。请注意，从列表中依次选择y2，y3 ....实际上有一个功能

factorOfInterest <-getFactors(y)

任何人都知道如何编写这样的R脚本？或者，有没有更好的方法来构建问题？

Answer 1

假设您的数据如下：

set.seed(1)
df1 <- data.frame(x1=rnorm(5),
                  x2=rnorm(5),
                  x3=rnorm(5),
                  y1=rnorm(5),
                  y2=rnorm(5)
                  )

以下内容将详细介绍x s的所有组合，共7条：

###  get columns named x
c1 <- colnames(df1)[grepl("x",colnames(df1))]
### make matrix of all combinations
library(combinat)
c2 <- combinat::hcube(rep(2, length(c1)))-1
###  remove top row (represents intercept-only model)
c2 <- c2[-1, ]
### list to store results
l1 <- as.list(vector(length=nrow(c2)))
### use matrix for y values when fitting models
lhs1 <- cbind(df1$y1, df1$y2)
for (i in 1:nrow(c2)){
### subset of x variables
    rhs1 <- c1[as.logical(c2[i, ])]
    rhs1 <- paste0(rhs1, collapse="+")
    f1 <- paste("lhs1", rhs1, sep="~")
    f1 <- as.formula(f1)
    l1[[i]] <- lm(f1)
}

（我确信更快的方法适用于较大的套装）......

在R中的lm函数中动态生成因子名称

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