根据AIC值排列模型列表

Question

在数据框架中的一个响应变量和几个exlanatory变量之间应用模型后，我想按AIC分数对每个模型进行排名。 我遇到了一个非常类似的问题，它完全符合我的要求。 Using lapply on a list of models，但它似乎对我不起作用，我不知道为什么。以下是使用mtcars数据集的示例：

lm_multiple <- lapply(mtcars[,-1], function(x) summary(lm(mtcars$mpg ~ x)))

上述链接的批准答案建议：

sapply(X = lm_multiple, FUN = AIC)

但这对我不起作用，我收到此警告信息。

  

UseMethod（“logLik”）中的错误：
    没有适用于“logLik”的方法应用于“summary.lm”类的对象

以下是原始问题的答案......

x <- seq(1:10)
y <- sin(x)^2
model.list <- list(model1 = lm(y ~ x), 
               model2 = lm(y ~ x + I(x^2) + I(x^3)))
sapply(X = model.list, FUN = AIC)

Answer 1

你应该删除summary这样的

lm_multiple <- lapply(mtcars[,-1], function(x) lm(mtcars$mpg ~ x))
sapply(X = lm_multiple, FUN = AIC)