Question

Mtcars对11个变量进行了32次观测。假设“mpg”，“drat”，“qsec”是感兴趣的因变量。假设“cyl”和“hp”是模型类型1的独立变量，“disp”是模型类型2的独立变量。我想自动化一些回归但不能执行下面的步骤（2）。

我想做什么？

在我的实际数据框架中，我有许多感兴趣的因变量而不是自变量。

我想为以下各项运行“lm”或“glm”：
- mpg~cyl + hp，
- DRAT〜缸+马力，
- 的QseC〜缸+马力，
- mpg~disp，
- drat~dismp，
- 的QseC〜DISP
这似乎是我目前最大的问题。我想制作一个新的数据框（估算值），它包含系数Estimate和Pr（＆gt; | t |），例如（假设已填写），

IV DV mpg.Est mpg.Pr drat.Est drat.Pr qsec.Est qsec.Pr cyl -2.26 0.00 .. .. .. .. hp -0.02 0.21 .. .. .. .. disp -0.04 0.00 .. .. .. ..
然后我想将列附加到描述每个IV（cyl，hp，disp）的Pr值的“估计值”，例如：（假设已填写），

IV stat mean.Pr median.Pr min.Pr max.Pr cyl 0.03 0.02 0.00 0.18 hp .. .. .. .. disp .. .. .. ..

尝试

##### Step (1)
## Make the formulae
##   For scale, it would be great to use varlists here:
##     dvvarlist <- c("mpg", "drat", "qsec")
##     ivvarlist <- c("cyl + hp", "disp")
models <- lapply(paste(c("mpg", "mpg", "drat", "drat", "qsec", "qsec"),
    c("cyl + hp", "disp"), sep = "~"), formula)

## Run the regressions
res.models <- lapply(models, FUN = function(x) 
    {summary(lm(formula = x, data = mtcars))})

##### Step (2)
## Spot the coefficients
coefficients(res.models[[1]])

## How to automate grab coefficients from all models?

## How to automate place coefficients in proper location in new dataframe?

##### Step (3)
## Append columns to "estimates"
##   For scale, could again use dvvarlist <- c("mpg", "drat", "qsec")
estimates$mean.Pr <- rowMeans(estimates[ , c("mpg.Est", "drat.Est", "qsec.Est")])

相关链接？

Answer 1

使用基数R：

 data("mtcars")
 y=c("mpg","drat","qsec")
 x=c("cyl+hp","disp")

 A=Map(function(i,j)
   summary(lm(as.formula(paste0(i,"~",j)),data=mtcars))$coef[,c(1,4)],
   rep(y,each=length(x)),x)   

 B=do.call(cbind.data.frame,
      tapply(A,rep(y,each=length(x)),
       function(s){a=do.call(rbind,s);a[row.names(a)!="(Intercept)",]}))
 B
        drat.Estimate drat.Pr(>|t|) mpg.Estimate mpg.Pr(>|t|) qsec.Estimate qsec.Pr(>|t|)
   cyl   -0.318242238  5.528430e-05  -2.26469360 4.803752e-04  -0.005485698   0.981671077
   hp     0.003401029  6.262861e-02  -0.01912170 2.125285e-01  -0.018339365   0.005865329
   disp  -0.003063904  5.282022e-06  -0.04121512 9.380327e-10  -0.006253039   0.013144036

我还不清楚第三步需要什么。我希望你能进一步阐述。虽然我看了你的代码，看起来你正在寻找系数的平均值，系数的中位数等。我不知道你是否也在寻找概率的均值，最大值等，但我只是计算它们以备不时之需：

  C=split(data.frame(t(B)),rep(c("Estimate","Pr(>|t|)"),length(y)))

  D=lapply(C,function(f)
         matrix(mapply(function(i,j) i(j),
                          rep(c(mean,median,min,max),each=length(f)),f),length(f)))

   cbind(B,do.call(cbind.data.frame,lapply(D,`colnames<-`,c("mean","median","min","max"))))


     drat.Estimate drat.Pr(>|t|) mpg.Estimate mpg.Pr(>|t|) qsec.Estimate qsec.Pr(>|t|) Estimate.mean
cyl   -0.318242238  5.528430e-05  -2.26469360 4.803752e-04  -0.005485698   0.981671077   -0.86280718
hp     0.003401029  6.262861e-02  -0.01912170 2.125285e-01  -0.018339365   0.005865329   -0.01135334
disp  -0.003063904  5.282022e-06  -0.04121512 9.380327e-10  -0.006253039   0.013144036   -0.01684402
       Estimate.median Estimate.min Estimate.max Pr(>|t|).mean Pr(>|t|).median Pr(>|t|).min Pr(>|t|).max
  cyl     -0.318242238  -2.26469360 -0.005485698   0.327402245    4.803752e-04 5.528430e-05   0.98167108
  hp      -0.018339365  -0.01912170  0.003401029   0.093674136    6.262861e-02 5.865329e-03   0.21252847
  disp    -0.006253039  -0.04121512 -0.003063904   0.004383106    5.282022e-06 9.380327e-10   0.01314404

我相信您可以将其转置为在一个屏幕中查看，而不是向左/向右滚动。如果这有助于告诉我们。谢谢

R，线性回归的自动循环，在不同的DV上使用相同的IV来存储系数

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