使用lm指定具有选定术语的模型

Question

对于那些熟悉R的人来说非常简单

full <- lm(hello~., hellow)

在以上规范中，使用了线性回归，并针对数据集hellow中的所有变量对hello进行了建模。

我在33个变数hellow ; 我希望将其中一些指定为自变量。 这些变量的名称带有含义，所以我真的不想将它们重命名为x1 x2等。

我不必键入变量的单个名称（因为这很繁琐），如何在整个变量集中指定一定数量的变量？

我试过了

full <- lm(hello~hellow[,c(2,5:9)]., hellow)

但这给了我一个错误"Error in model.frame.default(formula = hello ~ hellow[, : invalid type (list) for variable 'hellow[, c(2, 5:9)]'

Answer 1

reformulate构造将根据给定的变量名称构造一个公式，如下所示：

（首先构建数据）：

set.seed(101)
hellow <- setNames(as.data.frame(matrix(rnorm(1000),ncol=10)),
                   c("hello",paste0("v",1:9)))

现在运行代码：

ff <- reformulate(names(hellow)[c(2,5,9)],response="hello")
full <- lm(ff, data=hellow)

应该管用。 （在此示例中工作正常。）

我想到了一个更简单的解决方案。 只需先选择要使用的列/变量：

hellow_red <- hellow[,c(1,2,5,9)]
full2 <- lm(hello~., data=hellow_red)
all.equal(coef(full),coef(full2))  ## TRUE