Як написати формулу лінійної моделі зі 100 змінними в R

Чи є в R простий спосіб створити лінійну регресію над моделлю зі 100 параметрами в R? Скажімо, у нас є вектор Y з 10 значеннями та фрейм X з 10 стовпцями та 100 рядками. У математичних позначеннях я писав би Y = X[[1]] + X[[2]] + ... + X[[100]]. Як написати щось подібне в синтаксисі R?

Спробуйте це

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

Чудові відповіді!

Я додам, що за замовчуванням виклик formulaа data.frameстворює аддитивну формулу для регресу першого стовпця на інші.

Тож у випадку відповіді @ сьогодні.zuokas ви навіть можете зробити

lm(df)

що трактується правильно.

Якщо кожен рядок є спостереженням, і кожен стовпець є предиктором, так що - довжина вектора, а - матриця ( у цьому випадку ), ви можете зробити це за допомогоюn X n × p p = $Y$$n$$X$$n \times p$$p=100$

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

Якщо є інші стовпці, які ви не хотіли включати в якості прогнозів, вам доведеться їх видалити, Xперш ніж використовувати цей трюк або використовувати -формулу моделі, щоб виключити їх. Наприклад, якщо ви хотіли виключити 67-й предиктор (який має відповідну назву x67), ви можете написати

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

Крім того, якщо ви хочете включити взаємодії тощо., Вам потрібно буде додати їх вручну як (наприклад)

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

або переконайтеся, що вони введені як стовпці X.

Ви також можете використовувати комбінацію функцій formulaта paste.

Дані про налаштування : Давайте уявимо, що у нас є фрейм data.frame, який містить змінні x1передбачувача x100та нашу залежну змінну y, але також існує змінна неприємність asdfasdf. Також змінні предиктора розміщені в такому порядку, що вони не всі суміжні у data.frame.

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

Уявімо також, що у вас є рядок, що містить імена змінних прогнозника. У цьому випадку це можна легко створити за допомогою pasteфункції, але в інших ситуаціях grepабо для отримання цього рядка може бути використаний якийсь інший підхід.

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

Застосувати підхід . Потім ми можемо побудувати формулу таким чином:

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

• то collapseаргумент вставка +між предикторами
• formulaперетворює рядок у об'єкт формули класу, придатний для lmфункції.

Більш загально, я використовую наступну функцію досить регулярно, коли хочу поставити змінні передбачувача як вектор імен змінних.

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)

}

Наприклад,

regression("y", PredictorVariables, Data)