从 R 中的数据帧运行多个简单的线性回归

Question

我有一个数据集(数据框)，其中 5 列都包含数值。

我希望为数据集中的每一对运行一个简单的线性回归。

例如，如果列被命名为 A, B, C, D, E ，我要跑 lm(A~B), lm(A~C), lm(A~D), ...., lm(D~E) ,... 然后我想绘制每对的数据以及回归线。

我对 R 还很陌生，所以我正在考虑如何实际实现这一点。我应该使用 ddply ?或 lapply ?我不确定如何解决这个问题。

Answer 1

这是使用 combn 的一种解决方案

 combn(names(DF), 2, function(x){lm(DF[, x])}, simplify = FALSE)

例子:

set.seed(1)
DF <- data.frame(A=rnorm(50, 100, 3),
                 B=rnorm(50, 100, 3),
                 C=rnorm(50, 100, 3),
                 D=rnorm(50, 100, 3),
                 E=rnorm(50, 100, 3))

更新:添加@Henrik 建议(见评论)

# only the coefficients
> results <- combn(names(DF), 2, function(x){coefficients(lm(DF[, x]))}, simplify = FALSE)
> vars <- combn(names(DF), 2)
> names(results) <- vars[1 , ] # adding names to identify variables in the reggression
> results
$A
 (Intercept)            B 
103.66739418  -0.03354243 

$A
(Intercept)           C 
97.88341555  0.02429041 

$A
(Intercept)           D 
122.7606103  -0.2240759 

$A
(Intercept)           E 
99.26387487  0.01038445 

$B
 (Intercept)            C 
99.971253525  0.003824755 

$B
 (Intercept)            D 
102.65399702  -0.02296721 

$B
(Intercept)           E 
96.83042199  0.03524868 

$C
(Intercept)           D 
 80.1872211   0.1931079 

$C
(Intercept)           E 
 89.0503893   0.1050202 

$D
 (Intercept)            E 
107.84384655  -0.07620397