将数据框中的每一列回归到 R 中的向量上

Question

我想对向量上的数据集中的每一列进行回归，然后返回具有最高 R 平方值的列。例如我有一个向量 HAPPY <- (3,2,2,3,1,3,1,3) 并且我有一个数据集。

HEALTH  CONINC  MARITAL SATJOB1 MARITAL2                    HAPPY
3           441 5        1            2                        3
1          1764 5        1            2                        2
2          3087 5        1            2                        2
3          3087 5        1            2                        3
1          3969 2        1            5                        1
1          3969 5        1            2                        3
2          4852 5        1            2                        2
3          5734 3        1            3                        3

在左侧数据集中的每一列上回归“Happy”，然后返回具有最高 R 平方的列。示例:lm(Health ~ Happy) 如果 Health 的 R 平方值最高，则返回 Health。

我试过申请，但似乎无法弄清楚如何以最高的 R 平方返回回归。有什么建议？

Answer 1

我将把它分为两个步骤:

1) 确定每个模型的 R 方

2)确定哪个是最高值

mydf<-data.frame(aa=rpois(8,4),bb=rpois(8,2),cc=rbinom(8,1,.5),
  happy=c(3,2,2,3,1,3,1,3))

myRes<-sapply(mydf[-ncol(mydf)],function(x){
  mylm<-lm(x~mydf$happy)
  theR2<-summary(mylm)$r.squared
  return(theR2)
})

names(myRes[which(myRes==max(myRes))])

这是假设 happy在您的 data.frame 中。