多元回归方程答案

【问题标题】：Multiple regression equations [closed]多元回归方程
【发布时间】：2017-02-14 11:58:11
【问题描述】：

有没有一种方法可以让我同时运行 100 个不同的回归，并以表格的形式将所有方程的输出放在一起？任何软件都可以。我需要使用对数线性模型找到 100 种商品的增长率。所以我有 100 个方程，因变量为 ln（出口值），自变量为时间（0 到 30）。因此，为 100 个方程单独运行回归需要大量的手动工作。我只需要所有 100 个方程的 t 系数。有什么方法可以缩短这样做的时间吗？

【问题讨论】：

是的。但是我们需要更多关于你想要做什么的细节。 100 个不同的数据集？ 100 个具有相同预测变量的不同响应变量？ 100 个具有相同响应变量的不同预测变量？如果您能向我们提供一些证据，证明您迄今为止所做的尝试，以便您自己找到这个问题的答案，那就太好了。
例如，this question 谈到在 R 中对大量变量进行回归；一旦你有一个回归模型列表，sapply(modelList,coef) 会给你一个组合的结果表。
stackoverflow.com/questions/32226194/…

标签： r regression stata spss

【解决方案1】：

例如，假设您在 R 中有一个数据框 commodity_data，其中每个商品作为不同的列：

n <- ncol(commodity_data)
logslopes <- numeric(n)
tvec <- 0:(nrow(n)-1)
for (i in 1:n) {
  m <- lm(log(commodity_data[,i]) ~ tvec)
  slope <- coef(m)["tvec"]
  logslopes[i] <- slope
}

有一些更巧妙的方法可以做到这一点，但这个应该可以正常工作。

【讨论】：