如何循环计算AIC和BIC？答案

【问题标题】：How to calculate AIC and BIC in a loop?如何循环计算AIC和BIC？
【发布时间】：2018-02-09 23:33:57
【问题描述】：

我对同一个数据集有 10 个不同的模型，我想比较所有模型的 AIC 和 BIC。

我想用模型名称创建一个称为模型的字符向量：

modelsnames = c("model1", "model2",...,"model10")

然后，我想通过以下方式计算这两个统计数据：

for ( i in 1:length(models)){
Akaike[i] = AIC(models[i],k = 2)
BIC[i] = BIC(models[i])
}

但我得到这个错误：

UseMethod("logLik") 中的错误：没有适用于“字符”类对象的“logLik”方法

很明显（或者至少看起来如此）我不能使用字符作为参数来调用 AIC 或 BIC。

如何有效地计算模型的 AIC 和 BIC 并将答案存储到一个数组中？ 10个模型，复制粘贴，小改动很快就可以搞定，但是一旦模型数量增加，就变得相当麻烦了。

我们将不胜感激。

Obs.：我还尝试创建一个有 10 个位置的数组，其中每个位置都将链接到我的一个模型，但我也做不到。这就是我手动创建矢量模型名称的原因。

【问题讨论】：

最好将每个模型存储在一个列表中，这样您就可以遍历它们并轻松应用 AIC 等函数
如果您的模型在列表中，您可以使用lapply(mod_list, AIC)
感谢 user20650 和 Gregor。我将研究将模型存储到列表中。听起来确实更有效率；特别是当我可以在其上应用“应用功能”时。
@MasonBeau ;举个简单的例子：运行模型lst <- lapply(c("wt", "disp"), function(x) lm(mpg ~ ., data=mtcars[c("mpg", x)]))。然后在列表中应用函数sapply(lst, BIC)

【解决方案1】：

将models[i] 替换为get(models[i])。

大多数函数都处理数据，而不是名称。使用get，R 在当前环境中查找并尝试根据通常的规则找到具有该名称的元素。

【讨论】：