Question

我有两个尺寸相同的大型矩阵，例如：

#dummy matrices
A <- matrix(c(1:3288),nrow=12) 
B <- matrix(c(3289:6576),nrow=12)

对于每列，我想在两个矩阵（A和B）之间进行线性回归，如果可能的话，我想将lm的输出输入数据帧，例如对于每列的回归，我想知道lm r ^ 2，斜率，截距等。

任何帮助表示赞赏。

Answer 1

假设您将适合任意两个列组合之间的回归，那么这可能是一个解决方案。请记住，根据最终想要在结果data.frame中使用的内容，代码将更改。

A <- matrix(c(1:3288),nrow=12) 
B <- matrix(c(3289:6576),nrow=12)


library(broom)
library(dplyr)

results <- NULL

for (i in 1:ncol(A)){
  for (j in 1:ncol(B)){
    model_<-lm(A[,i]~B[,j])

    results<-bind_rows(results,
                       bind_cols(columnx = i, 
                                 columny = j,
                                 glance(model_),
                                 intercept=model_$coefficients[1],
                                 slope=model_$coefficients[2]
                       )
    )
  }
}

如果只需要成对回归，则将A中的第1列与B中的第1列，2和2等匹配，则可以使用purr包中的map编写更优雅的解决方案。希望这会有所帮助。

编辑：仅将A中的1与B中的1进行拟合

library(purrr)
library(dplyr)
library(broom)


A<-data.frame(A)
B<-data.frame(B)

results <- map2_df(.x = A,
     .y = B, ~ {

       model_<-lm(.y ~ .x)
       bind_cols(glance(model_),
                 intercept=model_$coefficients[1],
                 slope=model_$coefficients[2]
       )
     })

这是the documentation。解释map2_df的工作原理非常清楚。基本上，它同时循环执行两个列表，执行一个功能并返回一个data.frame。

使用R中两个矩阵的列执行线性回归

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