你如何對所有可能的變量組合進行線性回歸？

Question

我正在嘗試以自動方式進行多個比例線性回歸，而不是手動輸入每個可能的變量組合。

我有 20 個變量。 我想對每一對進行回歸，然后對每組 3、4 等進行回歸。

所以，我想要一個回歸比較Y ~ X1, X2 , Y ~ X2, X3 .... Y~ X1, X3 , Y~X1,X2,X3 , Y~X1,X2,X3,X4 , Y~X1,X2,X3,X5,X7 , Y~X1, X3, X7, X8等會有很多模型。 有誰知道如何做到這一點？

我試過這個（ 你如何重復線性回歸，其中只有 IV 變化而不必重復編寫代碼？ ）：

lmfun <- function(x) do.call("lm", list(reformulate(x, "retention_rate"), quote(data)))
L <- Map(lmfun, names(data)[-1])

它工作得很好，除了我需要其他組合（3、4、5、6 個變量等，而不僅僅是迭代單個 X 變量。有誰知道如何更改上面的代碼以獲得不同數量的不同組合? 也歡迎新的建議。

Answer 1

您可以在lapply循環中使用combn來創建公式。 請注意，您有 1M+ 回歸公式。

xvars <- paste0("X", 1:20)

fmla_list <- lapply(2:20, \(k){
  combn(xvars, k, \(x) {
    regr <- paste(x, collapse = "+")
    fmla <- paste("Y ~", regr)
    as.formula(fmla)
  }, simplify = FALSE)
})
fmla_list <- unlist(fmla_list)

length(fmla_list)
#> [1] 1048555
sum(choose(20, 2:20))
#> [1] 1048555

^{由reprex package (v2.0.1) 創建於 2022-02-17}

您還可以在combn中運行回歸。 在其最后一行代碼中，運行lm(as.formula(fmla), etc)而不是返回as.formula 。

Answer 2

來自 MASS package 的stepwise function 使用了一種可能對您的海豚有用的方法：通過比較不同類型的診斷指標，系統地消除或合並變量（向后/向前消除）。 這是文檔鏈接： https://www.rdocumentation.org/packages/Rcmdr/versions/2.0-4/topics/stepwise