r - 在 R 中使用 lm() 进行一系列独立拟合

Question

我想lm()在 R 中使用来拟合一系列（实际上是 93 个）单独的线性回归。根据 Rlm()帮助手册：

“如果响应是矩阵，则线性模型通过最小二乘法分别拟合到矩阵的每一列。”

只要 Y 响应矩阵中没有丢失的数据点，此方法就可以正常工作。当存在缺失点时，不是用可用数据拟合每个回归，而是丢弃在任何列中具有缺失数据点的每一行。有没有办法指定lm()应该独立地适合 Y 中的所有列，而不是丢弃单个列缺少数据点的行？

Answer 1

如果您希望在 and 之间进行回归n，则不要指定 with而是应该使用 R 的apply 函数：Y1, Y2, ..., YnXlm()

# create the response matrix and set some random values to NA
values <- runif(50)
values[sample(1:length(values), 10)] <- NA
Y <- data.frame(matrix(values, ncol=5))
colnames(Y) <- paste0("Y", 1:5)
# single regression term
X <- runif(10)

# create regression between each column in Y and X
lms <- lapply(colnames(Y), function(y) {
  form <- paste0(y, " ~ X")
  lm(form, data=Y)
})

# lms is a list of lm objects, can access them via [[]] operator
# or work with it using apply functions once again
sapply(lms, function(x) {
  summary(x)$adj.r.squared
})
#[1] -0.06350560 -0.14319796  0.36319518 -0.16393125  0.04843368