r - 重回帰用の R のマップ関数

Question

私の目標は、リスト内のすべての独立変数を使用して、リスト内の各従属変数に対して重回帰を実行することです。次に、AIC によって従属変数ごとに最適なモデルを保存したいと思います。

この投稿に従って、以下の関数を作成しました。ただし、各独立変数を個別に使用する代わりに、モデルをリスト全体に対して重回帰として実行したいと思います。

この関数を構築する方法に関するヒントはありますか?

dep<-list("mpg~","cyl~","disp~") # list of unique dependent variables with ~ 
indep<-list("hp","drat","wt")  # list of first unique independent variables 
models<- Map(function(x,y) step(lm(as.formula(paste(x,paste(y),collapse="+")),data=mtcars),direction="backward"),dep,indep)

Start:  AIC=88.43
mpg ~ hp

        Df     Sum of Sq     RSS     AIC
<none>                      447.67  88.427
- hp     1      678.37     1126.05 115.943
Start:  AIC=18.56
cyl ~ drat

        Df     Sum of Sq     RSS    AIC
<none>                      50.435 18.558
- drat   1      48.44       98.875 38.100
Start:  AIC=261.74
disp ~ wt

        Df     Sum of Sq     RSS    AIC
<none>                      100709 261.74
- wt     1      375476      476185 309.45
[[1]]

Call:
lm(formula = mpg ~ hp, data = mtcars)

Coefficients:
(Intercept)           hp  
30.09886          -0.06823  


[[2]]

Call:
lm(formula = cyl ~ drat, data = mtcars)

Coefficients:
(Intercept)         drat  
14.596            -2.338  


[[3]]

Call:
lm(formula = disp ~ wt, data = mtcars)

Coefficients:
(Intercept)           wt  
 -131.1             112.5