Question

我有用于运行多元回归的基本R代码：

fit <-lm（cold〜breed + gender + 237，data = rweights

但是，我想多次运行此代码，每次都稍作调整。上面写着“ 237”（列标题），可以是1-1000之间的任何数字（也是列标题），我想对每一列运行多元回归。所以我希望它运行的等效项：

fit <-lm（var1〜var2 + var3 + 1，data = rweights

fit <-lm（var1〜var2 + var3 + 2，data = rweights

....

fit <-lm（var1〜var2 + var3 + 1000，data = rweights

然后，我打算分析这些多个多元回归的结果，因此理想情况下将有一个很好的输出来对所有这些结果进行整理，但是我很欣赏那可能是另一个问题！任何建议将不胜感激。

Answer 1

下面是一些示例代码，可以帮助您入门：

### Generate fake data
n = 1000
var1 = rnorm(n)
var2 = rnorm(n)
var3 = rnorm(n)
k = 10
dat = data.frame(var1, var2, var3, matrix(runif(n*k), n, k))

### Object where all the fitted models are stored
mods = rep(list(NULL), k)

### Loop through the different models
for (i in 1:k){
    form = paste0("var1 ~ var2 + var3 + X", i)
    mods[[i]] = lm(as.formula(form), data = dat)
    }

### Examples
summary(mods[[1]])
summary(mods[[2]])

如汤姆·哈多（Tom Haddow）在评论中所建议，可以将其概括的一种方法是使用colnames：

mods = rep(list(NULL), k)

# Get column names, remove the ones you don't want to loop through
varlist = colnames(dat)[-(1:3)]

for (i in 1:k){
    form = paste0("var1 ~ var2 + var3 + ", varlist[i])
    mods[[i]] = lm(as.formula(form), data = dat)
    }
summary(mod[[1]])

甚至

mods = rep(list(NULL), k)
varlist = colnames(dat)[-(1:3)]

for (v in varlist){
    form = paste0("var1 ~ var2 + var3 + ", v)
    mods[[v]] = lm(as.formula(form), data = dat)
    }
summary(mods$X1)

唯一的区别在于您如何访问mods中的元素。

众多多元回归，每次更改一个变量

1 个答案: