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質問に 10 個の変数がある場合

正確に 2 つの変数を使用して、最大の調整 R 二乗値を与えるモデルを見つけます。

fit(i,j)=lm(y~xi+xj,data=data)

ここで、xi と xj は、x1、x2、...、x10 の間の任意の変数にすることができます

たとえば、調整された R-squared を比較したい

fit(1,2)=lm(y~x1+x2,data=data)

fit(1,3)=lm(y~x1+x3,data=data)

. . .

fit(9,10)=lm(y~x9+x10,data=data)

「for loop」コマンドを使用してすべての結果を比較する方法はありますか?

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2 に答える 2

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結果変数が呼び出されoutcome、データ フレームが呼び出されたと仮定するとdf、最初に調整された正方形を返すように関数をカスタマイズできます。その後、combn関数を適用します。これが機能するには、結果 (因子の場合) を数値に変換する必要があることに注意してください。-df$outcome <- as.numeric(as.character(df$outcome))

R.squared <- function(y, x, z){
  summary(lm(y ~ x+z, df))$adj.r.squared
}
combn(ncol(df[,-1]), 2, function(i) R.squared(df$outcome, df[,i[1]], df[,i[2]]))
 #[1]  1.00000000  1.00000000  1.00000000  1.00000000  1.00000000  1.00000000  1.00000000  1.00000000  1.00000000 -0.97583296 -0.61915873 -1.31151020 -1.51437504
#[14] -1.51135538  0.79397030 -1.21025638 -1.46657250  0.98277557 -0.53936636 -0.63855221 -0.02568424  0.78512289  0.71934837 -0.31817844 -0.14891020  0.68253538
#[27] -1.05545863  0.85541926  0.67673403 -1.09460547 -1.70138478  0.75931881  0.98464144 -1.55739495 -0.05148017 -1.26050288  0.70467265  0.68822770 -1.24740025
#[40]  0.99877169 -1.78165575 -1.21522704  0.77518005  0.98376700 -1.53121019

ご覧のとおり、正しい結果が 45 個得られます (10C2 = 45)。

データ

dput(df)
structure(list(outcome = structure(c(2L, 1L, 1L, 2L), .Label = c("0", 
"1"), class = "factor"), X1 = c(-0.086580111257948, 1.3225244296403, 
0.63970203781302, 1.17478656505647), X2 = c(0.116290308776141, 
-2.93084636363391, 0.67750806223535, 1.11777194347258), X3 = c(1.38404752146435, 
1.2839408555363, -0.976479813387477, 0.990836347961829), X4 = c(-1.53428156591653, 
-1.81700160188474, 0.35563308328848, 0.863904683601422), X5 = c(-0.0805126064587461, 
-0.962480324796481, 0.112310964386636, -0.257651852496691), X6 = c(1.48342629539586, 
0.677600299153581, -0.718621221409107, -0.547872283010696), X7 = c(1.52752065946695, 
-0.039941426401065, 0.384087275444754, 2.23916461213194), X8 = c(1.753974300534, 
1.22050988486485, 2.61512874217525, 1.76150083091101), X9 = c(-0.786009592713507, 
-0.176356977987529, 0.0947058204731415, 0.127134850846526), X10 = c(0.510517865869084, 
-1.24821415198133, 0.963011806720543, 0.307956641660821)), .Names = c("outcome", 
"X1", "X2", "X3", "X4", "X5", "X6", "X7", "X8", "X9", "X10"), row.names = c(NA, 
-4L), class = "data.frame")
于 2016-04-22T12:22:57.813 に答える
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できるよ

set.seed(42)
data <- as.data.frame(matrix(rnorm(110), 10, 11))
names(data) <- c("y", paste0("x", 1:10))

fit.R2 <- function(i,j, dat) summary.lm(lm(as.formula(paste0("y ~ x", i, " + x", j)), data=dat))$adj.r.squared

n <- 10
i <- 1:(n-1)
result <- data.frame(I=rep(i, n-i), J=unlist(sapply(2:n, ':', to=n)))
result$R2 <- apply(result, 1, function(ij) fit.R2(ij["I"], ij["J"], data))
于 2016-04-22T12:34:02.173 に答える