如何使用此特定数据集进行线性回归？

Question

我有一个响应变量y 。
我还有5个因变量的列表

x <- list(x1, x2, x3, x4, x5)

最后，我有一个长度为5的逻辑向量z。例如

z <- c(TRUE, TRUE, FALSE, FALSE, TRUE)  

鉴于此，我希望R自动执行线性回归

lm(y ~ x1 + x2 + x5)

基本上，TRUE / FALSE对应于是否包括因变量。
我无法做到这一点。
我尝试做lm(y ~x[z])但是它不起作用。

Answer 1

你可以做

lm(y ~ do.call(cbind, x[z]))

do.call(cbind, x[z])会将x[z]转换为矩阵，这是lm可接受的输入格式。 这样做的一个问题是输出中的回归变量的名称（假设x是命名列表）有点混乱。 因此，您可以这样做

lm(y ~ ., data = data.frame(y = y, do.call(cbind, x[z])))

这将在输出中给出漂亮的名称（再次假设x是一个命名列表）。

Answer 2

在进行线性回归之前，请尝试将y绑定到data.frame或矩阵（cbind）。 您可以通过执行以下操作来过滤因变量：

x <- list(x1 = 1:5, x2 = 1:5, x3 = 1:10, x4 = 1:5, x5 = 1:5)
z <- c(TRUE, TRUE, FALSE, FALSE, TRUE)
b <- data.frame(x[which(z == TRUE)])