同时考虑多个线性模型答案

【问题标题】：Regarding multiple linear models simultaneously同时考虑多个线性模型
【发布时间】：2019-05-10 11:47:56
【问题描述】：

我正在尝试同时运行许多线性回归模型。请帮我为此编写代码。

我正在处理两个数据框。在第一个数据框中有 100 个因变量，在第二个数据框中我有 100 个自变量。现在我想要简单的线性模型，比如

lm1 <- lm(data_frame_1[[1]] ~ data_frame_2[[1]])
lm2 <- lm(data_frame[[2]] ~ data_frame[[2]])

等等。这意味着我必须运行 100 个回归模型。我想同时做到这一点。请帮助我制作相应的代码以同时运行这些所有模型。

【问题讨论】：

谢谢瑞巴拉达斯

标签： r

【解决方案1】：

你说的同时是什么意思不是很清楚。但也许在你的情况下做一个循环很好？

model.list = list()
for (i in 1:100){
  model.list[[i]] = lm(data.frame.1[[i]] ~ data.frame2[[i]])
}

【讨论】：

【解决方案2】：

使用最后注释中定义的dataframe_1 和dataframe_2，我们定义了一个函数LM，它接受一个x 名称和y 名称，并使用这些数据帧中的列对x 执行y 回归。结果是lm 对象的列表。请注意，每个输出列表组件的输出中的 Call: 行正确标识了使用了哪些列。

LM <- function(xname, yname) {
  fo <- formula(paste(yname, "~", xname))
  do.call("lm", list(fo, quote(cbind(dataframe_1, dataframe_2))))
}
Map(LM, names(dataframe_1), names(dataframe_2))

给予：

$x1

Call:
lm(formula = y1 ~ x1, data = cbind(dataframe_1, dataframe_2))

Coefficients:
(Intercept)           x1  
     3.0001       0.5001

... etc ...

注意

使用内置的anscombe 数据框将dataframe_1 定义为x 列，将data_frame_2 定义为y 列。

dataframe_1 <- anscombe[grep("x", names(anscombe))]
dataframe_2 <- anscombe[grep("y", names(anscombe))]

【讨论】：

感谢 G.Grothendieck