将重复（循环？）回归结果输出到数据帧

Posted 2021-04-03

我一直在研究这些问题，但我认为我已经知道了我的R知识，所以我现在甚至不确定要google什么。

我有一组看起来像这样的数据，虽然实际的数据集会更大：

0     treatment  suva        stddev       heather  sedge sphagnum
1     burnt      12.880545   6.12E-02     0.1500 0.5250   0.0000
2     m          7.098873    2.69E-02     0.2275 0.0000   0.0000
3     sp         8.660688    4.04E-02     0.4250 0.2500   0.0000
4     br         7.734547    2.16E-02     0.2250 0.3875   0.0000
5     brsp       16.706960   0.103626684  0.1500 0.0750   0.0000

我想对所有其他列进行回归（主要是针对所有水质参数的所有植被类型）。

显然，我可以一个接一个地做到这一点，但那是几百个回归，所以我一直在使用：

data.table <- lapply( data1[,-1], function(x) summary(lm(data1$suva ~ x)) )
L <- data.table
L$heather

这让我至少可以为suva和所有其他列运行回归，然后单独检查它们（其中一些是因素，将是垃圾，但我只是忽略了这些结果而不是解决它......）

理想情况下，我想对数据集中的所有列运行所有列，然后将其输出到表中，但我不确定我现在需要做什么 - 使用cbind，以便结果不打印bbut绑定到列而不是？

答案

而不是运行完整的lm函数可能只是使用列之间的相关cor作为初始测试。 combn函数将查找列名称的所有组合。如果您有大量列，这可能会非常耗时。

以下示例还将仅筛选数字列，从而减少错误测试的数量并减少错误的可能性。

df<-read.table(header=TRUE, text="suva        stddev       heather  sedge sphagnum
12.880545   6.12E-02     0.1500 0.5250   0.0000
7.098873    2.69E-02     0.2275 0.0000   0.0000
8.660688    4.04E-02     0.4250 0.2500   0.0000
7.734547    2.16E-02     0.2250 0.3875   0.0000
16.706960   0.103626684  0.1500 0.0750   0.0000")

#find column names
names<-names(df)

#find only the numeric columns
numericcols<-sapply(names, function(x){is.numeric(df[[x]])})
#define all combinations
fullgrid<-as.data.frame(t(combn(names[numericcols], 2)))    
#find correlation between columns
fullgrid$cor<-sapply(1:nrow(fullgrid), function(i){cor(df[[fullgrid[i,1]]], df[[fullgrid[i,2]]])})