运行多个单变量线性回归时汇总显示 RMSE答案

【问题标题】：Displaying RMSE in summary when running multiple univariate linear regressions运行多个单变量线性回归时汇总显示 RMSE
【发布时间】：2023-01-15 09:37:00
【问题描述】：

我编写了一个函数来一次对多个变量运行单变量线性回归。但是，在汇总表中，我注意到缺少 RMSE。我还如何显示每个回归的 RMSE？

这是我的代码，这是我的输出：

my.data <- read.csv("filename.csv", header=TRUE)

variables <-names(my.data[1:30])
my.list <- lapply(variables, function(var){formula <- as.formula(paste("gene ~", var))
res.linear <- lm(formula, data = my.data)
summary(res.linear)
})
lapply(my.list, coefficients)

[[1]]
                  Estimate Std. Error   t value     Pr(>|t|)
(Intercept)   23.367075060 4.46417498 5.2343547 3.017975e-06
variable1     0.008312962 0.04747918 0.1750865 8.616917e-01

[[2]]
                 Estimate Std. Error  t value     Pr(>|t|)
(Intercept)   5.347246142 1.48314397 3.605345 0.0006984638
variable2     0.008342116 0.01577413 0.528848 0.5991611451

【问题讨论】：

标签： r linear-regression

【解决方案1】：

我们可能会使用

my.list <- lapply(variables, function(var){
   formula <- as.formula(paste("gene ~", var))
    res.linear <- lm(formula, data = my.data)
    smry <- summary(res.linear)
    RMSE <- sqrt(mean(smry$residuals^2))
    cbind(coef(smry), RMSE = RMSE)
      })

【讨论】：