데이터 프레임의 변수가 많은 수식을 간결하게 작성하는 방법은 무엇입니까?

데이터 프레임의 변수가 많은 수식을 간결하게 작성하는 방법은 무엇입니까?

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응답 변수와 세 가지 공변량을 포함하는 데이터가 있다고 가정합니다 (장난감으로).

y = c(1,4,6)
d = data.frame(x1 = c(4,-1,3), x2 = c(3,9,8), x3 = c(4,-4,-2))

데이터에 선형 회귀를 맞추고 싶습니다.

fit = lm(y ~ d$x1 + d$x2 + d$y2)

각 개별 공변량을 작성할 필요가 없도록 수식을 작성하는 방법이 있습니까? 예를 들어

fit = lm(y ~ d)

(데이터 프레임의 각 변수가 공변량이되기를 원합니다.) 실제로 데이터 프레임에 50 개의 변수가 있기 때문에 묻지 않기를 원합니다 x1 + x2 + x3 + etc.

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수식에서 모든 변수를 의미하는 데 사용할 수있는 특수 식별자가 있습니다 .. 식별자입니다.

y <- c(1,4,6)
d <- data.frame(y = y, x1 = c(4,-1,3), x2 = c(3,9,8), x3 = c(4,-4,-2))
mod <- lm(y ~ ., data = d)

하나를 제외한 모든 변수를 사용하기 위해 이와 같은 작업을 수행 할 수도 있습니다 (이 경우 x3은 제외됨).

mod <- lm(y ~ . - x3, data = d)

기술적으로 공식에 아직 언급 되지 않은 모든 변수를. 의미 합니다 . 예를 들어

lm(y ~ x1 * x2 + ., data = d)

어디 .까지나 참고 것 x3같은 x1과 x2화학식 이미.

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약간 다른 방법은 문자열에서 수식을 만드는 것입니다. 에서 formula도움말 페이지 다음과 같은 예를 찾을 수 있습니다 :

## Create a formula for a model with a large number of variables:
xnam <- paste("x", 1:25, sep="")
fmla <- as.formula(paste("y ~ ", paste(xnam, collapse= "+")))

그런 다음 생성 된 수식을 보면 다음과 같은 결과가 나타납니다.

R> fmla
y ~ x1 + x2 + x3 + x4 + x5 + x6 + x7 + x8 + x9 + x10 + x11 + 
    x12 + x13 + x14 + x15 + x16 + x17 + x18 + x19 + x20 + x21 + 
    x22 + x23 + x24 + x25

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예 y, 데이터 프레임의 첫 번째 열로 응답 을 추가 하고 호출 lm()하십시오.

d2<-data.frame(y,d)
> d2
  y x1 x2 x3
1 1  4  3  4
2 4 -1  9 -4
3 6  3  8 -2
> lm(d2)

Call:
lm(formula = d2)

Coefficients:
(Intercept)           x1           x2           x3  
    -5.6316       0.7895       1.1579           NA  

또한 R에 대한 내 정보 <-는 위에 할당 이 권장 된다고 지적합니다 =.

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juba의 방법의 확장은 reformulate이러한 작업을 위해 명시 적으로 설계된 기능인 을 사용 하는 것입니다.

## Create a formula for a model with a large number of variables:
xnam <- paste("x", 1:25, sep="")

reformulate(xnam, "y")
y ~ x1 + x2 + x3 + x4 + x5 + x6 + x7 + x8 + x9 + x10 + x11 + 
    x12 + x13 + x14 + x15 + x16 + x17 + x18 + x19 + x20 + x21 + 
    x22 + x23 + x24 + x25

For the example in the OP, the easiest solution here would be

# add y variable to data.frame d
d <- cbind(y, d)
reformulate(names(d)[-1], names(d[1]))
y ~ x1 + x2 + x3

or

mod <- lm(reformulate(names(d)[-1], names(d[1])), data=d)

Note that adding the dependent variable to the data.frame in d <- cbind(y, d) is preferred not only because it allows for the use of reformulate, but also because it allows for future use of the lm object in functions like predict.

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I build this solution, reformulate does not take care if variable names have white spaces.

add_backticks = function(x) {
    paste0("`", x, "`")
}

x_lm_formula = function(x) {
    paste(add_backticks(x), collapse = " + ")
}

build_lm_formula = function(x, y){
    if (length(y)>1){
        stop("y needs to be just one variable")
    }
    as.formula(        
        paste0("`",y,"`", " ~ ", x_lm_formula(x))
    )
}

# Example
df <- data.frame(
    y = c(1,4,6), 
    x1 = c(4,-1,3), 
    x2 = c(3,9,8), 
    x3 = c(4,-4,-2)
    )

# Model Specification
columns = colnames(df)
y_cols = columns[1]
x_cols = columns[2:length(columns)]
formula = build_lm_formula(x_cols, y_cols)
formula
# output
# "`y` ~ `x1` + `x2` + `x3`"

# Run Model
lm(formula = formula, data = df)
# output
Call:
    lm(formula = formula, data = df)

Coefficients:
    (Intercept)           x1           x2           x3  
        -5.6316       0.7895       1.1579           NA  

```

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You can check the package leaps and in particular the function regsubsets() functions for model selection. As stated in the documentation:

Model selection by exhaustive search, forward or backward stepwise, or sequential replacement

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I suggest:

fit = lm(y ~ ., data = d[,c(1,2,3)])

Where c(1,2,3) is a vector of the column numbers you want to train the model on. Don't forget to include the response variable's column.

참고URL : https://stackoverflow.com/questions/5251507/how-to-succinctly-write-a-formula-with-many-variables-from-a-data-frame