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这可能吗？我可以mapply使用这些help示例，但我无法使用一个简单的示例lm来工作。这是我的尝试，它返回一个矩阵，而不是一个lm对象列表。

temp.df <- list(
                data.frame(a = rep(1:10, each = 10), b = 1:100, c = rnorm(100), d = rnorm(100, 2))
                           )
temp.df[[2]] <- subset(temp.df[[1]], a > 2)
temp.mod <- list(a ~ b,
              a ~ b + c,
             a ~ b + c + d)
temp.lm <- mapply(lm, formula = temp.mod, data = temp.df[c(1,1,2)])
temp.sum <- lapply(temp.lm, summary)

我应该每次都坚持lapply并指定吗？data =谢谢！

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不确定每次都指定数据是什么意思，但是如果您将所有内容打包到更大的（嵌套）列表中，并编写自己的调用 lm() 和 summary() 的包装函数，lapply 是一个不错的选择：

bigList <-  list(m1=list(dat=temp.df[[1]],mod=temp.mod[[1]]),
              m1=list(dat=temp.df[[2]],mod=temp.mod[[2]]))

fitLM <- function(x){
lm1 <- lm(x$mod,data=x$dat)
return(summary(lm1))
}


temp.lm <- lapply(bigList,FUN=fitLM)

编辑：只是为了跟进 mapply 行为，当我运行你的代码时，我得到一个 12x3 矩阵，它实际上包含所有相关的 lm 对象信息，但类属性已经丢失。我相信，重置它然后再使用 summary() 可以使用您的原始代码。但我认为在这种情况下，嵌套的参数列表和 lapply() 更简单。

lmList <- list(a=temp.lm[,1],b=temp.lm[,2],c=temp.lm[,3])
lmList <- lapply(lmList,function(x){class(x) <- "lm";return(x)})
temp.sum <- lapply(lmList, summary)
于 2011-06-02T22:24:22.850 回答