变量名的r循环运行线性回归模型
变量名的r循环运行线性回归模型
提问于 2017-09-29 16:15:59
首先，我对此非常陌生，所以我的方法/想法可能是错误的，我使用R和R将xlsx数据集导入到数据框架中。我希望能够循环通过列名，以获得所有的变量，其中正好有"10“，以便运行一个简单的线性回归。这是我的密码：
indx <- grepl('_10_', colnames(data)) #list returns all of the true values in the data set
col10 <- names(data[indx]) #this gives me the names of the columns I want下面是返回错误的for循环：
temp <- c()
for(i in 1:length(col10)){
temp = col10[[i]]
lm.test <- lm(Total_Transactions ~ temp[[i]], data = data)
print(temp) #actually prints out the right column names
i + 1
}甚至可以运行一个循环将这些变量放在线性回归模型中吗？我得到的错误是：“model.frame.default中的错误(公式= Total_Transactions ~ temp[i]，：变量长度不同(在”temp[i]“中找到)”。如果有人能给我指明正确的方向，我将非常感激。谢谢。
Stack Overflow用户
发布于 2017-09-29 16:44:31
您可以创建一个临时子集，其中只选择在回归中使用的列。这样，您就不需要在公式中插入临时名称。
坚持你的代码，这应该是可行的。
for(i in 1:length(col10)){
tempSubset <- data[,c("Total_Transactions", col10[i]]
lm.test <- lm(Total_Transactions ~ ., data = tempSubset)
i + 1
}页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/46493011
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