我正在尝试使用一组独立变量的所有可能组合来运行许多回归模型。

在此示例中,我对cyl的系数以及xlist中列出的其他变量的所有可能组合感兴趣。

df <- mtcars
md <- "mpg ~ cyl"
xlist <- c("disp", "hp", "am")
n <- length(xlist)
# get a list of all possible combinations of xlist
comb_lst <- unlist(lapply(1:n, function(x) combn(xlist, x, simplify=F)), recursive = F)
# get a list of all models
md_lst <- lapply(comb_lst, function(x) paste(md, "+", paste(x, collapse = "+")))
# run those models and obtain coefficients for cyl
coefs <- unlist(lapply(md_lst, function(x) lm(as.formula(x),data=df)$coe[2]))


很好地获取cyl的所有系数。但是,我不知道如何获得与每个系数相对应的p值。

pvalues <- lapply(md, function(x) lm(as.formula(x),data=df)$?[2]))


任何建议,将不胜感激。

最佳答案

免责声明::此答案使用了我也刚写过的manymodelr开发人员版本。然后,您可以继续选择仅您感兴趣的那些变量。

Map(function(x) manymodelr::extract_model_info(x,"p_value"),
  lapply(md_lst, function(x) do.call(lm, list(formula = x, data=mtcars))))

# Just cyl
Map(function(x) manymodelr::extract_model_info(x,"p_value")["cyl"],
  lapply(md_lst, function(x) do.call(lm, list(formula = x, data=mtcars))))


如果您不想使用软件包:

Map(function(x) coef(summary(x))[,4]["cyl"],
  lapply(md_lst, function(x) do.call(lm, list(formula = x, data=mtcars))))


结果::(第一部分)

[[1]]
 (Intercept)          cyl         disp
4.022869e-14 3.366495e-02 5.418572e-02

[[2]]
 (Intercept)          cyl           hp
1.620660e-16 4.803752e-04 2.125285e-01

[[3]]
 (Intercept)          cyl           am
7.694408e-14 1.284560e-07 5.635445e-02

[[4]]
 (Intercept)          cyl         disp           hp
1.537198e-13 1.349044e-01 8.092901e-02 3.249519e-01

[[5]]
 (Intercept)          cyl         disp           am
2.026114e-12 2.823412e-02 1.544849e-01 1.610559e-01

[[6]]
 (Intercept)          cyl           hp           am
9.270924e-12 8.635578e-02 1.692706e-02 5.464020e-03

[[7]]
 (Intercept)          cyl         disp           hp           am
3.724625e-11 2.800850e-01 4.760672e-01 4.416647e-02 2.520516e-02

关于r - 在许多模型中使用其他自变量的所有可能组合获取特定变量的p值,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题:https://stackoverflow.com/questions/58213038/

10-16 22:11
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