如何遍历glm测试不同的模型

Question

我有一个向量a ，其中包含我的变量的一些组合。 为了获得最佳模型（最小的BIC），我希望能够遍历glm函数-嗯，那glm 。

数据看起来像这样：

de.dat <- data.frame(death=c(0,0,0,1,0), ac=c(1, 2, 2, 3, 2), fv=c(1,0,0,0,1), vs=c(0,0,0,0,0), v2=c(0,0,1,1,1), ms=c(0,0,0,0,0), yv=c(0,0,1,0,1))

vars <- c("ac", "fv", "vs", "v2", "ms", "yv")
a <- apply(data.frame(t(combn(vars, 5))), 1, paste, collapse="+")

该模型应如下所示，具有因变量death和a的每个元素的自变量：

glm(death ~ a, data=de.dat, family="binomial")

为了获得最佳模型，我需要提取每个模型的BIC，然后才能确定哪个BIC属于哪个模型。 预先感谢。

Answer 1

这应该可以帮助您。 这是您的数据：

de.dat <- data.frame(death=c(0,0,0,1,0), ac=c(1, 2, 2, 3, 2), fv=c(1,0,0,0,1), vs=c(0,0,0,0,0), v2=c(0,0,1,1,1), ms=c(0,0,0,0,0), yv=c(0,0,1,0,1))
vars <- c("ac", "fv", "vs", "v2", "ms", "yv")

您应该在内部使用整个公式创建字符向量（不仅是正确的部分）：

a <- apply(cbind(paste(names(de.dat)[1],"~"),data.frame(t(combn(vars, 5)))), 1, paste, collapse="+")

然后，使用lapply函数可以创建一个列表，其中包含所有6个模型：

models <- lapply(a,FUN = function(X) glm(X, data=de.dat, family="binomial"))