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数式のショートカットを使用することができますlm() 

m <- matrix(rnorm(100), ncol=5)
lm(m[,1] ~ m[,2:5]

ここでは同じです

lm(m[,1] ~ m[,2] + m[,3] + m[,4] + m[,5]

しかし、変数が同じレベルでない場合 (少なくともこれは今のところ私の仮定です)、これは機能せず、エラーが発生します:

Error in model.frame.default(formula = hm[, 1] ~ hm[, 2:4], drop.unused.levels = TRUE) : 
  invalid type (list) for variable 'hm[, 2:4]'

データ (うーん):

     N cor.distance switches  time
1   50   0.04707842        2 0.003
2  100  -0.10769441        2 0.004
3  200  -0.01278359        2 0.004
4  300   0.04229509        5 0.008
5  500  -0.04490092        6 0.010
6 1000   0.01939561        4 0.007

長い数式を書かなくても済むようにするためのショートカットはまだありますか?

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2 に答える 2

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lm(y ~ ., data)where.の意味を試してみてdataくださいy。

m <- matrix(rnorm(100), ncol =5)
m <- as.data.frame(m)
names(m) <- paste("m", 1:5, sep="")
lm(m1 ~., data=m)

再割り当てmして、予測変数として列のみを含めることができます

m <- m[ ,2:4]
lm(m1 ~ ., data=m)
于 2013-06-29T12:49:12.157 に答える
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従属変数が最初の列にある場合には、もう 1 つのショートカットがあります。

data <- data.frame(y = rnorm(10), x1 = rnorm(10), x2 = rnorm(10))
lm(data)
于 2013-06-29T13:09:07.067 に答える