从列表创建和调用线性模型

Question

所以我试图比较不同的线性模型，以确定一个是否比另一个更好。但是我有几个模型，所以我想创建一个模型列表然后调用它们。这可能吗？

 Models <- list(lm(y~a),lm(y~b),lm(y~c)
 Models2 <- list(lm(y~a+b),lm(y~a+c),lm(y~b+c))

 anova(Models2[1],Models[1])

感谢您的帮助！

Answer 1

如果您有两个模型列表，并且想要比较每一对模型，那么您需要Map：

models1 <- list(lm(y ~ a), lm(y ~ b), lm(y ~ c)
models2 <- list(lm(y ~ a + b), lm(y ~ a + c), lm(y ~ b + c))

Map(anova, models1, models2)

这基本上相当于下面的for循环：

out <- vector("list", length(models1))
for (i in seq_along(out) {
  out[[i]] <- anova(models1[[i]], models2[[i]])
}

Map 是一个泛函的例子，你可以在https://github.com/hadley/devtools/wiki/Functionals找到更多关于它们的信息

Answer 2

您可以使用do.call 将任意长度的列表转换为适合采用... 的函数的调用。这里唯一的技巧是anova 期望第一个模型被命名——这就是Curry 通过创建一个已经指定了它的第一个参数的新函数来处理的。

将除第一个模型（称为 lm1）之外的所有内容放入一个名为 Models 的列表中。

然后：

library(functional)
do.call( Curry(anova, object=lm1), Models )

例子：

> Models <- list( lm(runif(10)~rnorm(10)),lm(runif(10)~rnorm(10)),lm(runif(10)~rnorm(10)) )
> lm1 <- lm(runif(10)~rnorm(10))
> do.call( Curry(anova, object=lm1), Models )
Analysis of Variance Table

Model 1: runif(10) ~ rnorm(10)
Model 2: runif(10) ~ rnorm(10)
Model 3: runif(10) ~ rnorm(10)
Model 4: runif(10) ~ rnorm(10)
  Res.Df     RSS Df Sum of Sq F Pr(>F)
1      8 0.46614                      
2      8 0.59522  0  -0.12908         
3      8 1.00869  0  -0.41346         
4      8 0.81686  0   0.19182         

Answer 3

x <- rnorm(100,0,1)
y <- rnorm(100,5,2)
z <- rnorm(100,8,1)    
models <- list(y.x = lm(y~x), y.z = lm(y~z))
anova(models[[1]],models[[2]])

这对我有用。