r - R コード: ローリング回帰 ステップワイズ後

Question

私はこれを解決するために今日一日を費やしました..私を助けてください. ここでは非常に簡単な例を書いていますが、元のデータには膨大な数の変数があり、約 2,000 です。したがって、回帰を実行するには、特定の変数を選択する必要があります。多くのモデルを開発する必要があるため、この手順を自動的に行う必要があります。

1. 私はステップウィーを実行します。
2. 段階的に選択された変数の数がわかりません。

3. 変数を選択した後、予測のためにローリング回帰を実行します。

    library(car)
    library(zoo)
    # run regression
   m <- lm(mpg~., data=mtcars) 
   
    # run stepwise
   s<-step(m, direction="both")
   
   # select variables
   variable<- attr(s$terms,"term.labels")
   b<-paste(dep,paste(s, collapse="+"),sep = "~")
   
   rollapply(mtcars, width = 2,
             FUN = function(z) coef(lm(b, data = as.data.frame(z))),
             by.column = FALSE, align = "right")
   

   ＃これが私が開発した自動モデルです..

   models2 <- lapply(1:11, function(x) {
     dep<-names(mtcars)[x]
     ind<-mtcars[-x]
     w<-names(ind)
     indep<-paste(dep,paste(w, collapse="+"),sep = "~")
     m<-lm(indep,data=mtcars)
     s<-step(m, direction="both")
     b<-paste(dep,paste(s, collapse="+"),sep = "~")
     rollapply(mtcars, width = 2,
             FUN = function(z) coef(lm(b, data = as.data.frame(z))),
             by.column = FALSE, align = "right")})
   

ローリング回帰から予測を計算したい..

ただし、独立変数に関する事前知識なしに data.frame をセットアップするのは非常に困難です。

ここにも似たようなものがありますが、このモデルでは独立変数は既知です。