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我必须对同一自变量矩阵上的许多因变量向量执行多元线性回归。

例如，我想创建 3 个模型，这样：

lm( d ~ a + b + c )
lm( e ~ a + b + c )
lm( f ~ a + b + c )

来自以下矩阵（a,b,c 是自变量，d,e,f 是因变量）

       [,1]     [,2]     [,3]     [,4]     [,5]     [,6]
[1,]    a1       b1       c1       d1       e1       f1
[2,]    a2       b2       c2       d2       e2       f2
[3,]    a3       b3       c3       d3       e3       f3

然后，我想将回归中的系数存储在另一个矩阵中（为了便于解释，我在示例中减少了列和向量的数量）。

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2 回答 2

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这是一种不是很通用的方法，但是如果您将自己的因变量名称替换depvar为 ，当然还有内部lm()调用中所有模型共有的自变量，当然还有数据集名称，则该方法将起作用。在这里，我mtcars在 R 提供的内置数据集上进行了演示。

depvar <- c("mpg", "disp", "qsec")
regresults <- lapply(depvar, function(dv) {
    tmplm <- lm(get(dv) ~ cyl + hp + wt, data = mtcars)
    coef(tmplm)
})
# returns a list, where each element is a vector of coefficients
# do.call(rbind, ) will paste them together
allresults <- data.frame(depvar = depvar, 
                         do.call(rbind, regresults))
# tidy up name of intercept variable
names(allresults)[2] <- "intercept"
allresults
##   depvar  intercept        cyl          hp        wt
## 1    mpg   38.75179 -0.9416168 -0.01803810 -3.166973
## 2   disp -179.04186 30.3212049  0.21555502 59.222023
## 3   qsec   19.76879 -0.5825700 -0.01881199  1.381334

根据@Mike Wise 的建议进行编辑：

如果您只想要一个数字数据集但想要保留标识符，您可以将其添加为 row.name，如下所示：

allresults <- data.frame(do.call(rbind, regresults),
                         row.names = depvar)
# tidy up name of intercept variable
names(allresults)[1] <- "intercept"
allresults
##       intercept        cyl          hp        wt
## mpg    38.75179 -0.9416168 -0.01803810 -3.166973
## disp -179.04186 30.3212049  0.21555502 59.222023
## qsec   19.76879 -0.5825700 -0.01881199  1.381334
于 2015-07-13T09:18:34.130 回答
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实际上，我最近遇到了同样的问题，一个快速简单的解决方法是简单地将所有结果手动添加到带有 coefficients 函数的数据框中。

coeffdf <- data.frame(coefficients(lm1),coefficients(lm2))

如果每个回归都有相同的变量，它将很好地工作。

于 2020-04-18T04:11:10.400 回答