循环函数在回归函数中添加大量预测变量

Question

我想改进在回归函数中插入预测变量的方法：

fm <- lm(formula= df$dependent_variable ~ df[,2] + df[,3]+ df[,4], data = df)

df = data.frame

在这个例子中，我只放了4个预测变量和1个dependent_variable。实际上我有191个预测因子。我想我需要一个循环脚本来放置所有这些预测变量。 建议？

Answer 1

以下是一种可能的解决方案：

yname<-"DVnamehere"
xnames<-colnames(dat)
xnames<-xnames[-which(xnames==yname)]
formula<-as.formula(paste(yname,"~",paste(xnames,collapse="+")))
model<-lm(formula,data=dat)
summary(model)

虽然这不是循环，但它只需要指定因变量的名称，并使用数据集中的其余变量作为预测变量，然后将所有变量放入回归公式。这有帮助吗？