我有一个数据帧（df），如下所示：
condition dv1 dv2 dv3
1 2 4 3
2 5 7 4
3 7 1 2
为了同时运行多个回归，我使用了如下代码：
dfdv <- df[,2:4]
output <- lm(as.matrix(dfdv) ~ condition, data = df)
summary(output)
这给了我dv1，dv2和dv3的所有dv〜条件回归。这些是输出中给出的回归：
dv1 ~ condition
dv2 ~ condition
dv3 ~ condition
但是，我现在想控制回归中的不同条件。具体来说，我想找出一种有效运行以下回归的方法。
dv1 ~ condition + dv1
dv1 ~ condition + dv2
dv1 ~ condition + dv3
我使用与上面的工作原理相似的原理尝试了以下工作，但没有成功。
dfdv <- df[,2:4]
output2 <- lm(dv1 ~ condition + as.matrix(dfdv), data = df)
summary(output2)
它给了我一次使用所有dv回归的回归，而不是我想要的回归。这就是它给我的：
dv1 ~ condition + dv1 + dv2 + dv3
有人知道我如何使用简单的代码执行这些回归分析吗？我的实际数据集中比该示例中包含的还要多。
答案 0 :(得分：0)
为此，我们可以使用Product Sales AsString
Apple $1,245.456 1235.46 << Notice Rounded and $ and , not an issue
Banana 567.54 567.54
Pear 43.435 43.44
Peach 432.32 432.32
Fig 32 32.00 << Notice two decimals
。循环浏览“ dv”列名称，通过指定响应和因变量使用lapply创建公式，然后应用reformulate
lm或使用v1 <- grep('^dv\\d+$", names(df), value = TRUE)
lapply(v1, function(dv) lm(reformulate(c(dv, "condition"),
dv), data = df))
paste