r - 轻松地对不同的数据集执行相同的回归

Question

我正在对几个不同的数据集(相同的因变量和自变量)执行相同的回归。但是，自变量很多，我经常想测试添加/删除不同的变量。我想避免对不同的代码行进行所有这些更改，只是因为它们使用不同的数据集。我是否可以只复制用于创建某个对象的公式，然后使用不同的数据集创建一个新对象？例如，像这样的东西:

fit1 <- lm(y ~ x1 + x2 + x3 + ..., data = dataset1)
fit2 <- lm(fit1$call, data = dataset2) # this doesn't work
fit3 <- lm(fit1$call, data = dataset3) # this doesn't work

这样，如果我想更新大量回归，我只需更新第一个，然后重新运行它们。

这能做到吗？最好不使用循环或 paste()。

谢谢!

Answer 1

或者使用更新

(fit <- lm(mpg ~ wt, data = mtcars))

# Call:
#   lm(formula = mpg ~ wt, data = mtcars)
# 
# Coefficients:
#   (Intercept)           wt  
#        37.285       -5.344 

update(fit, data = mtcars[mtcars$hp < 100, ])

# Call:
#   lm(formula = mpg ~ wt, data = mtcars[mtcars$hp < 100, ])
# 
# Coefficients:
#   (Intercept)           wt  
#        39.295       -5.379 

update(fit, data = mtcars[1:10, ])

# Call:
#   lm(formula = mpg ~ wt, data = mtcars[1:10, ])
# 
# Coefficients:
#   (Intercept)           wt  
#        33.774       -4.285