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r - 用相同的设计矩阵拟合 R 中的许多线性模型

转载 作者:行者123 更新时间:2023-12-04 10:56:24 30 4
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对于神经成像应用程序,我试图通过 R 中的最小二乘法拟合许多线性模型(对 lm 的标准调用)。假设我有一个设计矩阵 X。这个设计矩阵在所有模型中都是相同的。正在拟合的数据 (Y) 会发生变化,因此所有拟合参数(例如 beta、p 值、残差等)也会发生变化。

目前,我只是把它放在一个 for 循环中,所以它对 lm 进行了数十万次调用。看来必须有更好的方法。

我认为计算量最大的部分是矩阵求逆。看起来这是通过 lm.fit 中的 Fortran 调用处理的。

如果我手动进行此回归,我会进行矩阵求逆,然后将其乘以各种数据集。事实上,当我有良好的设计矩阵(例如,所有连续赋值的协变量)时,我已经编写了一个函数来执行此操作。然而,我真的很喜欢 lm 所做的所有工作,比如适本地重新编码我的因素等,而且 lm 的输出也非常好。

有没有办法把我的蛋糕也吃掉?也就是说,要获得 lm 的友好性,但要利用这种能力在计算上有效地拟合许多具有相同设计矩阵的模型?

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