多元线性模型答案

【问题标题】：Multiple Linear Models多元线性模型
【发布时间】：2014-10-26 02:06:38
【问题描述】：

我目前有两个数据表，其中一个包含列中的自变量和控制变量，而另一个包含因变量的行。

任何人都可以帮助创建一种方法来从两个表中对依赖值表中的每一行重复的线性模型吗？

【问题讨论】：

你尝试了什么？发布一些示例数据怎么样？ Here's 一个很好的起点。
请提供reproducible example 示例输入和所需输出。你现在的描述很模糊。一个具体的例子会有很大帮助。

标签： r statistics lm genome

【解决方案1】：

你没有提供也没有可重现的例子，也没有想要的输出，所以我不得不猜测

如果这是你的列名向量

vec <- LETTERS[1:3]

这是你的数据集

set.seed(1)
df <- data.frame(A = sample(10, 10), 
                 B = sample(20, 10),
                 C = sample(30, 10))

然后你可以尝试类似的东西

lapply(vec, 
       function(x) lm(as.formula(paste(x, "~", 
                                       paste(setdiff(names(df), x), 
                                                     collapse = "+"))), 
                      data = df))

这会给你

# [[1]]
# 
# Call:
#   lm(formula = as.formula(paste(x, "~", paste(setdiff(names(df), 
#                                                       x), collapse = "+"))), data = df)
# 
# Coefficients:
#   (Intercept)            B            C  
# 4.9687       0.2410      -0.1565  
# 
# 
# [[2]]
# 
# Call:
#   lm(formula = as.formula(paste(x, "~", paste(setdiff(names(df), 
#                                                       x), collapse = "+"))), data = df)
# 
# Coefficients:
#   (Intercept)            A            C  
# 2.7975       0.8182       0.2775  
# 
# 
# [[3]]
# 
# Call:
#   lm(formula = as.formula(paste(x, "~", paste(setdiff(names(df), 
#                                                       x), collapse = "+"))), data = df)
# 
# Coefficients:
#   (Intercept)            A            B  
# 13.200       -1.675        0.875

【讨论】：

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