Question

我已经编写了一个函数来计算nls回归模型的VIF。它看起来像这样：

function (a,b,c,d,e,f,g) {
    VIFa <- 1/(1- (R2 <- summary(lm(a ~ b + c + d + e + f + g))$r.square))
    PMa <- ifelse (sqrt(VIFa) > 2, "JE", "NI")
    VIFb <- 1/(1- (R2 <- summary(lm(b ~ a + c + d + e + f + g))$r.square))
    PMb <- ifelse (sqrt(VIFb) > 2, "JE", "NI")
    VIFc <- 1/(1- (R2 <- summary(lm(c ~ a + b + d + e + f + g))$r.square))
    PMc <- ifelse (sqrt(VIFc) > 2, "JE", "NI")
    VIFd <- 1/(1- (R2 <- summary(lm(d ~ a + b + c + e + f + g))$r.square))
    PMd <- ifelse (sqrt(VIFd) > 2, "JE", "NI")
    VIFe <- 1/(1- (R2 <- summary(lm(e ~ a + b + c + d + f + g))$r.square))
    PMe <- ifelse (sqrt(VIFe) > 2, "JE", "NI")
    VIFf <- 1/(1- (R2 <- summary(lm(f ~ a + b + c + d + e + g))$r.square))
    PMf <- ifelse (sqrt(VIFf) > 2, "JE", "NI")
    VIFg <- 1/(1- (R2 <- summary(lm(g ~ a + b + c + d + e + f))$r.square))
    PMg <- ifelse (sqrt(VIFg) > 2, "JE", "NI")
    rezultat <- data.frame(c(VIFa, VIFb, VIFc, VIFd, VIFe, VIFf, VIFg), 
                           c(PMa, PMb, PMc, PMd, PMe, PMf, PMg)) 
    names(rezultat) <- c("VIF", "Multikolinearnost")
    return(as.matrix.data.frame(rezultat))
    }

其中a，b，c，d，e，f，g是在某些模型中使用的变量。 VIFa是＆＃39; a＆＃39;的差异通货膨胀因子。变量，PMa是一个逻辑值，表明方差膨胀是否会导致模型中的主要差异（JE =是）（NO =是）（NO =不）。

我的问题是如何使这个函数适合任意数量的参数？我已经尝试使用 lapply 函数，但是我找不到一种方法来将每个变量用作依赖项，而将所有其他变量用作独立项（对于任意数量的变量）。

Answer 1

尝试以下方法：

regapply <- function(l) {
   ids <- names(l)
   n <- length(l)
   vifs <- numeric(n)
   pms <- character(n)
   for (i in seq_along(l)) {
      f <- parse(text=sprintf("%s ~ %s", ids[i], paste(ids[-i], collapse=" + ")))[[1]]
      vifs[i] <- 1/(1- (R2 <- summary(lm(f, data=l))$r.square))
      pms[i] <- ifelse (sqrt(vifs[i]) > 2, "JE", "NI")
   }
   data.frame(var=ids, vif=vifs, pm=pms)
}

在命名列表（例如数据框）上调用上述内容，例如：

regapply(iris[-5])
##            var       vif pm
## 1 Sepal.Length  7.072722 JE
## 2  Sepal.Width  2.100872 NI
## 3 Petal.Length 31.261498 JE
## 4  Petal.Width 16.090175 JE

说明：parse(text=sprintf("%s ~ %s", ids[i], paste(ids[-i], collapse=" + ")))[[1]]创建了一系列公式。在上面的例子中我们有：

Sepal.Length ~ Sepal.Width + Petal.Length + Petal.Width
Sepal.Width ~ Sepal.Length + Petal.Length + Petal.Width
Petal.Length ~ Sepal.Length + Sepal.Width + Petal.Width
Petal.Width ~ Sepal.Length + Sepal.Width + Petal.Length

Answer 2

这是使用省略号来表示不同数量参数的另一种解决方案。

您应用的回归模型仅包含附加条款（请参阅我对您的问题的评论）。在这种情况下，您可以遍历变量（例如，在data.frame中）。

vif <- function(...){
  dat <- data.frame(...)
  n <- ncol(dat)

  out <- data.frame(VIF=numeric(n), MK=numeric(n))
  for(ii in 1:n){
    dv <- colnames(dat)[ii]
    iv <- colnames(dat)[-ii]
    fml <- as.formula(paste(dv,paste(iv,collapse="+"),sep="~"))

    VIF <- 1/(1- (R2 <- summary(lm(fml))$r.square))
    KM <- ifelse(sqrt(VIF)>2, "JE", "NI")
    out[ii,] <- c(round(VIF,5),KM)
  }
  return(out)
}

适用于变量和data.frames作为输入。

a <- c(1,2,3,4,5)
b <- c(1,3,2,2,4)
x <- c(3,3,2,4,5)
dat <- data.frame(a,b,x)

# > vif(a,b,x)
#       VIF MK
# 1 2.47059 NI
# 2 2.06471 NI
# 3 2.06471 NI
# > vif(dat)
#       VIF MK
# 1 2.47059 NI
# 2 2.06471 NI
# 3 2.06471 NI

干杯！

r中具有可变数量参数的回归函数

2 个答案: