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我的第一个 R 问题还没有在任何论坛上讨论过，显然......考虑我的假数据集：

A<-matrix(c(1,2,3,4,5,2,3,4,5,6,3,4,5,6,7),5,3)    
a<-c(2,4,6,8,9)

我想在 a 上回归 A 的每一列并执行 systemfit 来测试一些限制，例如：

system.1<-list(A[,1]~a,A[,2]~a,A[,3]~a)    
systemfit(system.1)

现在我的问题是我的“真实”矩阵 A 有数百列。我正在努力创建一个 systemfit 接受的列表。我想出了以下不可行的代码：

varlist=NULL    
for (i in 1:3){varlist[i] <- paste("A[,",i,"] ~ a",sep="")}    
  models <- lapply(varlist, function(x){    
  systemfit(substitute(j, list(j = as.name(x))))    
})

如果你打

substitute(j, list(j = as.name(varlist)))

你可以看到解决方案

`A[,1] ~ a`

包含似乎导致 systemfit 麻烦的 `` 符号，因为它不被接受为公式。因此问题似乎是按列循环，但我没有看到手头数据集的任何替代方案......有什么想法吗？

任何帮助将不胜感激！

谢谢！

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执行此操作的惯用方法是创建引用数据框中列的公式列表，然后将列表和数据框传递给systemfit(...).

df    <- data.frame(a,A)  # data frame with columns a, X1, X2, X3, ...
forms <- lapply(paste0(colnames(df)[-1],"~a"),as.formula)
library(systemfit)
systemfit(forms,data=df)
# systemfit results 
# method: OLS 
#
# Coefficients:
# eq1_(Intercept)           eq1_a eq2_(Intercept)           eq2_a eq3_(Intercept)           eq3_a 
#       -0.182927        0.548780        0.817073        0.548780        1.817073        0.548780
于 2014-12-14T03:41:27.760 回答