使用lm在没有截距的情况下回归数据帧矩阵

Question

我想使用没有截距的lm对数据帧矩阵进行回归。如果矩阵存储为数据框，则可以简单地调用lm（矩阵），假设第一列是因变量，而其余列则作为自变量，回归包括截距。我的问题是：如果我想在不包括截距的情况下回归，我如何有效地做同样的事情？

最小的工作示例：

mat <- matrix(c(2, 4, 3, 1, 5, 7, 3, 5, 30), nrow=3, ncol=3)
mat <- data.frame(mat)
lm(mat)

输出带截距项的回归

Answer 1

这取决于你的意思“高效”。

如果你的意思是语法简短/有效，那么我认为最优雅的方式是直接提供公式，@ nicola在评论中显示（lm(X1 ~ . + 0, data = mat)）。

如果你的意思是以编程方式删除拦截（编程有效，我猜），那么下面的代码将会这样做。

mat <- matrix(c(2, 4, 3, 1, 5, 7, 3, 5, 30), nrow=3, ncol=3)
mat <- data.frame(mat)

lm(update(as.formula(mat), . ~ . - 1), data = mat)
#
#Call:
#lm(formula = update(as.formula(mat), . ~ . - 1), data = mat)
# 
#Coefficients:
#     X2       X3  
# 0.9364  -0.1144  

请注意，当您致电lm(mat)时，lm会尝试将mat强制转换为公式对象（尝试运行as.formula(mat)）并使用该公式。正如您所看到的（并且已经注意到），这会自动选择第一列作为因变量，其余作为解释变量。我们需要做的就是使用update将该公式更新为不包括截距。