r - 在 R 中运行回归循环的最佳方法是什么？

Question

假设我有可索引的数据源 X 和 Y，比如矩阵。我想运行一组独立的回归并存储结果。我最初的做法是

results = matrix(nrow=nrow(X), ncol=(2))
for(i in 1:ncol(X)) {
        matrix[i,] = coefficients(lm(Y[i,] ~ X[i,])

}

但是，循环不好，所以我可以用 lapply as 来做

out <- lapply(1:nrow(X), function(i) { coefficients(lm(Y[i,] ~ X[i,])) } )

有更好的方法吗？

Answer 1

您在这里肯定过度优化了。与模型拟合过程相比，循环的开销可以忽略不计，因此简单的答案是 - 使用您认为最容易理解的任何方式。我会选择 for 循环，但 lapply 也可以。