回帰で共変量をループするR

Question

私は96回の回帰を実行し、結果を96種類の異なるオブジェクトとして保存しようとしています。事を複雑にするために、私はモデルの共変量の1つの添え字も96回も変えたいと思っています。私はほとんど問題を解決しましたが、残念ながら壁に衝突しました。コードは、これまでのところで、

for(i in 1:96){ 

    assign(paste("z.out", i,sep=""), lm(rMonExp_EGM~ TE_i + Month2+Month3+Month4+Month5+Month6+Month7+Month8+Month9+ 
    Month10+Month11+Month12+Yrs_minus_2004 + 
    as.factor(LGA),data=Pokies)) 

} 

これは、オブジェクトの作成側で動作します（たとえば、私が持っているz.out1 - z.out96を）が、私は同様に変更する共変量に添字を得るように見えることはできません。

データセットにTE_1、TE_2、TE_96という96の変数があります。したがって、TE_の下付き文字「i」は、作成する各オブジェクトに対応するように変更する必要があります。つまり、z.out1は、このモデルからの結果を保持する必要があります

z.out1 <- lm(rMonExp_EGM~ TE_1 + Month2+Month3+Month4+Month5+Month6+Month7+Month8+Month9+ 
    Month10+Month11+Month12+Yrs_minus_2004 + as.factor(LGA),data=Pokies) 

をそしてz.out96は次のようになります。

z.out96 <- lm(rMonExp_EGM~ TE_96+ Month2+Month3+Month4+Month5+Month6+Month7+Month8+Month9+ 
    Month10+Month11+Month12+Yrs_minus_2004 + as.factor(LGA),data=Pokies) 

うまくいけば、これは理にかなっています。私はヒント/アドバイスに感謝しています。

Answer 1

私はリストに結果を入れて、for loopとassign文

を避けるだろうあなたの数式を作成するreformulateとupdateの組み合わせを使用することができます

orig_formula <- MonExp_EGM~ Month2+Month3+Month4+Month5+Month6+Month7+Month8+Month9+ 
Month10+Month11+Month12+Yrs_minus_2004 + as.factor(LGA) 


te_variables <- paste0('TE_', 1:96) 
# Or if you don't have a current version of R 
# te_variables <- paste('TE', 1:96, sep = '_') 

new_formula <- lapply(te_variables, function(x,orig = orig_formula) { 
    new <- reformulate(c(x,'.')) 
    update(orig, new)}) 
## it works!  
new_formula[[1]] 
## MonExp_EGM ~ TE_1 + Month2 + Month3 + Month4 + Month5 + Month6 + 
## Month7 + Month8 + Month9 + Month10 + Month11 + Month12 + 
## Yrs_minus_2004 + as.factor(LGA) 
new_formula[[2]] 
## MonExp_EGM ~ TE_2 + Month2 + Month3 + Month4 + Month5 + Month6 + 
## Month7 + Month8 + Month9 + Month10 + Month11 + Month12 + 
## Yrs_minus_2004 + as.factor(LGA) 


models <- lapply(new_formula, lm, data = pokies) 

今では96個の要素があるはずですリストmodels

元の予定の名前を反映するように名前を付けることができます

names(models) <- paste0('z.out', 1:96) 
# or if you don't have a current version of R 
# names(models) <-paste('z.out', 1:96 ,sep = '') 

、次いで

models$z.out5 

など

によって単一のモデルにアクセスしたり、モデルの全ての要約を作成

summaries <- lapply(models, summary) 

など....

# just the coefficients 
coefficients <- lapply(models, coef) 

# the table with coefficient estimates and standard.errors 

coef_tables <- apply(summaries, '[[', 'coefficients')