多次回归，每次改变一个变量

Question

我有用于运行多元回归的基本 R 代码：

适合 cold ~ breed + gender + 237, data=rweights)

但是，我想多次运行此代码，每次稍作调整。上面写着“237”（列标题），可以是 1 到 1000 之间的任何数字（也是列标题），我想对每一列运行多元回归。所以我希望它运行相当于：

适合 var1 ~ var2 + var3 + 1, data=rweights)

适合 var1 ~ var2 + var3 + 2, data=rweights)

....

适合 var1 ~ var2 + var3 + 1000, data=rweights)

然后我打算分析这些多重回归的结果，因此理想情况下会有一个很好的输出来整理所有内容，但我很感激这可能是另一个问题！任何建议将不胜感激。

Answer 1

下面是一些可以帮助您入门的示例代码：

### Generate fake data
n = 1000
var1 = rnorm(n)
var2 = rnorm(n)
var3 = rnorm(n)
k = 10
dat = data.frame(var1, var2, var3, matrix(runif(n*k), n, k))

### Object where all the fitted models are stored
mods = rep(list(NULL), k)

### Loop through the different models
for (i in 1:k){
    form = paste0("var1 ~ var2 + var3 + X", i)
    mods[[i]] = lm(as.formula(form), data = dat)
    }

### Examples
summary(mods[[1]])
summary(mods[[2]])

---

正如 Tom Haddow 在 cmets 中所建议的，您可以概括这一点的一种方法是使用 colnames：

mods = rep(list(NULL), k)

# Get column names, remove the ones you don't want to loop through
varlist = colnames(dat)[-(1:3)]

for (i in 1:k){
    form = paste0("var1 ~ var2 + var3 + ", varlist[i])
    mods[[i]] = lm(as.formula(form), data = dat)
    }
summary(mod[[1]])

甚至

mods = rep(list(NULL), k)
varlist = colnames(dat)[-(1:3)]

for (v in varlist){
    form = paste0("var1 ~ var2 + var3 + ", v)
    mods[[v]] = lm(as.formula(form), data = dat)
    }
summary(mods$X1)

唯一的区别是您将如何访问mods 中的元素。