Rに100個の変数がある線形モデル式を書く方法

Rに100個のパラメータを持つモデルで線形回帰を作成するRの簡単な方法はありますか？10個の値を持つベクトルYと10個の列と100個の行を持つデータフレームXがあるとしましょうY = X[[1]] + X[[2]] + ... + X[[100]]。R構文で似たようなものを書くにはどうすればよいですか？

これを試して

df<-data.frame(y=rnorm(10),x1=rnorm(10),x2=rnorm(10))
lm(y~.,df)

素晴らしい答えです！

デフォルトではformula、a data.frameを呼び出すと、最初の列を他の列に回帰する加算式が作成されます。

だから@ danas.zuokasの答えの場合にはあなたもすることができます

lm(df)

これは正しく解釈されます。

$Y$$n$$X$$n \times p$$p=100$

Z = as.data.frame(cbind(Y,X))
lm(Y ~ .,data=Z)

予測変数として含めたくない他の列がある場合、Xこのトリックを使用する前、または-モデル式でそれらを除外する前にそれらを削除する必要があります。たとえば、67番目の予測子（対応する名前を持つx67）を除外する場合、次のように記述できます。

lm(Y ~ .-x67,data=Z)

また、インタラクションなどを含める場合は、（たとえば）手動で追加する必要があります

lm(Y ~ .+X[,1]*X[,2],data=Z)

または、の列として入力されていることを確認してくださいX。

関数formulaとpaste関数を組み合わせて使用​​することもできます。

設定データ：予測変数x1to x100とその従属変数を含むdata.frame yがあるが、迷惑変数もあると想像してくださいasdfasdf。また、予測変数は、data.frame内ですべて連続しないように順序付けられています。

Data <- data.frame(matrix(rnorm(102 * 200), ncol=102))
names(Data) <- c(paste("x", 1:50, sep=""), 
    "asdfasdf", "y", paste("x", 51:100, sep=""))

また、予測変数の名前を含む文字列があると想像してください。この場合、これはpaste関数を使用して簡単に作成できますが、他の状況では、grepこの文字列を取得するために他のアプローチが使用される場合があります。

PredictorVariables <- paste("x", 1:100, sep="")

アプローチの適用：次に、次のように式を作成できます。

Formula <- formula(paste("y ~ ", 
     paste(PredictorVariables, collapse=" + ")))
lm(Formula, Data)

• collapse引数の挿入+予測変数間の
• formula文字列をlm関数に適したクラス式のオブジェクトに変換します。

より一般的には、変数名のベクトルとして予測変数を提供する場合、非常に定期的に次の関数を使用します。

regression <- function(dv, ivs, data) {
    # run a linear model with text arguments for dv and ivs
    iv_string <- paste(ivs, collapse=" + ")
    regression_formula <- as.formula(paste(dv, iv_string, sep=" ~ "))
    lm(regression_formula, data)

}

例えば、

regression("y", PredictorVariables, Data)