如何在R中编写具有100个变量的线性模型公式

R中有一种简单的方法可以在R中具有100个参数的模型上创建线性回归吗？假设我们有一个具有10个值的向量Y和一个具有10列100行的数据框X以数学符号表示Y = X[[1]] + X[[2]] + ... + X[[100]]。如何用R语法写类似的东西？

尝试这个

df<-data.frame(y=rnorm(10),x1=rnorm(10),x2=rnorm(10))
lm(y~.,df)

好答案！

我想补充一点，在默认情况下，调用formula上data.frame创建的添加剂配方，第一列回归到别人。

因此，在@ danas.zuokas的答案中，您甚至可以

lm(df)

解释正确。

如果每一行都是一个观测值，每一列都是一个预测变量，那么是一个长度向量，是一个矩阵（在这种情况下，），则可以使用n X n × p p = $Y$$n$$X$$n \times p$$p=100$

Z = as.data.frame(cbind(Y,X))
lm(Y ~ .,data=Z)

如果您不想将其他列包含为预测变量，则必须X在使用此技巧或-在模型公式中使用它们排除之前将其从中删除。例如，如果您想排除第67个预测变量（具有相应的名称x67），则可以编写

lm(Y ~ .-x67,data=Z)

另外，如果要包括交互等，则需要手动将其添加为（例如）

lm(Y ~ .+X[,1]*X[,2],data=Z)

或确保将其作为的列输入X。

您也可以结合使用formula和paste功能。

设置数据：假设我们有一个data.frame，其中包含x1to 的预测变量x100和我们的因变量y，但是还包含一个讨厌的变量asdfasdf。而且，预测变量的排列顺序应使它们在data.frame中不连续。

Data <- data.frame(matrix(rnorm(102 * 200), ncol=102))
names(Data) <- c(paste("x", 1:50, sep=""), 
    "asdfasdf", "y", paste("x", 51:100, sep=""))

还要想象一下，您有一个包含预测变量名称的字符串。在这种情况下，可以使用paste函数轻松创建grep此字符串，但是在其他情况下，或者可以使用某些其他方法来获取此字符串。

PredictorVariables <- paste("x", 1:100, sep="")

应用方法：然后我们可以构造一个公式，如下所示：

Formula <- formula(paste("y ~ ", 
     paste(PredictorVariables, collapse=" + ")))
lm(Formula, Data)

• 的collapse参数插入+预测变量之间
• formula将字符串转换为适合该lm函数的类公式的对象。

更一般而言，当我要提供预测变量作为变量名称的向量时，我会非常定期地使用以下函数。

regression <- function(dv, ivs, data) {
    # run a linear model with text arguments for dv and ivs
    iv_string <- paste(ivs, collapse=" + ")
    regression_formula <- as.formula(paste(dv, iv_string, sep=" ~ "))
    lm(regression_formula, data)

}

例如，

regression("y", PredictorVariables, Data)