使用 lm 在不截取的情况下对数据帧矩阵进行回归

Question

我想在没有截距的情况下使用 lm 对数据帧矩阵进行回归。如果您的矩阵存储为数据框，您可以简单地调用 lm(matrix) 并且第一列被假定为因变量，而其余列被视为自变量，回归包括截距。我的问题是：如果我想在不包括拦截的情况下回归，我该如何有效地做同样的事情？

最小的工作示例：

mat <- matrix(c(2, 4, 3, 1, 5, 7, 3, 5, 30), nrow=3, ncol=3)
mat <- data.frame(mat)
lm(mat)

输出带有截距项的回归

Answer 1

这取决于您所说的“有效”。

如果您的意思是语法简短/高效，那么我认为最优雅的方法是直接提供公式，就像 @nicola 在 cmets (lm(X1 ~ . + 0, data = mat)) 中显示的那样。

如果您的意思是以编程方式删除拦截（我猜以编程方式高效），那么下面的代码将执行此操作。

mat <- matrix(c(2, 4, 3, 1, 5, 7, 3, 5, 30), nrow=3, ncol=3)
mat <- data.frame(mat)

lm(update(as.formula(mat), . ~ . - 1), data = mat)
#
#Call:
#lm(formula = update(as.formula(mat), . ~ . - 1), data = mat)
# 
#Coefficients:
#     X2       X3  
# 0.9364  -0.1144  

请注意，当您调用 lm(mat) 时，lm 将尝试将 mat 强制转换为公式对象（尝试运行 as.formula(mat)）并使用该公式。如您所见（并且已经注意到），这会自动选择第一列作为因变量，其余列作为解释变量。然后，我们需要做的就是更新该公式，使其不包括使用 update 的截距。