PS

Question

我有一个矩阵和一个向量

set.seed(1) # I added this to have a reproducible values
X <- matrix(rexp(200, rate=.1), ncol=20)
Y <- matrix(rexp(10, rate=.1), ncol=1)

然后我随机选择X的5列正如@Laterow建议的那样＃从X中选择5个随机列 temp＆lt; - 样本（ncol（X），5） X1＆lt; - X [，temp]

然后我将 X1 与我的 Y

合并

mydata <- data.frame(cbind(Y,X1))

然后我建立一个回归

fit = lm(Y~.,data=mydata)

然后我获得了sd

se <- sqrt(diag(vcov(fit)))

现在我要做的是将原来 X 的所有其他列更改为 se 的列，并保留最低 se的列

例如，如果你在上面运行，在se中，我有最大值的X3

          X3  
7.348126e-18

所以我将X1的第3列与X

之外的所有其他列一起更改

现在我想从X

自动更改第3列，除了它自己以外的所有其他列

如果你这样做

> temp
#[1] 18  4  9  8 10

除了9

之外，X1列3被X的所有列改变

Answer 1

很难理解你想要实现的目标

＆＃34;除了9＆＃34;不能在lm（没有转换） - 共线性中包括两列1列。因此，您需要在已经使用过的所有列上更改X3。

但也许那样：

temp <- c(18 , 4 , 9,  8, 10) # your sample 
X1 <- X[,temp] 
mydata <- data.frame(cbind(Y,X1))
fit = lm(Y~.,data=mydata)
worst_se=which.max(summary(fit)$coefficients[-1,2]) # find max se without interceprt

Xm=X[,-temp] # all not used X

res2=lapply(1:ncol(Xm),function(i){
  mydata[[worst_se]] <- Xm[ , i]
  summary(lm(Y~.,data=mydata))$coefficients[names(worst_se),"Std. Error"] # return se of changed X3
})

您可能需要了解曾经获得的?step＆＃34; best＆＃34;模型或here（你的任务与它非常相似）

PS

最高 se 并不意味着最差的系数。（有一些测试来检查统计中的coef的重要性）

如何在函数中随机交换列？

1 个答案:

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