2つの異なる線形モデルの予測子をどのように組み合わせて1つにすることができますか？

Question

私は最終ステップモデルの構築を自動化しようとしていました。 2つの別々のモデルからの予測子を1つの最終モデルに結合したいと思います。私はupdate.formula()で遊んだが、古いlmfit $コールを新しいものに更新することができることを認識した。たとえばupdate.formula(lmfit$call,lmfitnew$call)。ここで私は、私は問題なく、手動でそれを行うことができます両方のモデルから変数を選択し、これは私が私の最終的なモデルを持っているために

best.full_fit <- lm(y~x2+x3+a+c+d+f, data = fullmodel) 

を希望するもので、最終的な1

lmfit1 <- lm(y~ x1+x2+x3, data = modelready) 
best.ngc_fit <- stepAIC(lmfit1, direction="backward") 
best.ngc_fit$call 

lm(formula = y~ x2+x3, data = modelready) 

lmfit2 <- lm(y ~ a+b+c+d+f, data=fcstmodel) 
best.fcst_fit <- stepAIC(lmfit2, direction ="backward") 
best.fcst_fit$call 

lm(formula = y~ a+c+d+f, data = fcstmodel) 

を実行桜に必要私はプロセス全体をあまり退屈にするために自動化したいと思います。これは、各モデルの成分を抽出し、新しいデザイン行列にそれらを組み合わせただけの問題であれば

すべてのヘルプははるかに

Answer 1

詳細な操作のために、の式パッケージを使用することができます。

formula(as.Formula(terms(lm1),formula(Formula(terms(lm2)), lhs=0)), collapse=TRUE) 

y ~ X1 + X2 + X3 + (X5 + X7) 

Answer 2

理解されるであろう、次はあなたがstepAICを使用し、実際にかかわらず、動作するはずです：

dfrm <- data.frame(y=rnorm(100), replicate(7, rnorm(100))) 
lm1 <- lm(y ~ X1+X2+X3, dfrm) 
lm2 <- lm(y ~ X5+X7, dfrm) 
lm1.fm <- attr(terms(lm1), "term.labels") 
lm2.fm <- attr(terms(lm2), "term.labels") 
lm3.fm <- as.formula(paste("y ~ ", paste(c(lm1.fm, lm2.fm), collapse= "+"))) 
lm3 <- lm(lm3.fm, dfrm) 

は、ここで我々は義和の詳細情報を取得するhelp(terms.object)を参照してください

> names(dfrm) 
[1] "y" "X1" "X2" "X3" "X4" "X5" "X6" "X7" 
> lm3.fm 
y ~ X1 + X2 + X3 + X5 + X7 

持って、アイデアを修正するにはそれが返されます。あなたの例では、lm1をbest.ngc_fitとlm2と置き換えて、best.fcst_fitとする必要があります。