我想对相同的结果运行线性回归，并且每个模型中的多个协变量减去一个协变量。我看过这个page的例子但这可能没有提供我想要的东西。
示例数据
a <- data.frame(y = c(30,12,18), x1 = c(7,6,9), x2 = c(6,8,5),
x3 = c(4,-2,-3), x4 = c(8,3,-3), x5 = c(4,-4,-2))
m1 <- lm(y ~ x1 + x4 + x5, data = a)
m2 <- lm(y ~ x2 + x4 + x5, data = a)
m3 <- lm(y ~ x3 + x4 + x5, data = a)
如何才能以较短的方式运行这些模型，并且无需一次又一次重复相同的协变量？
最佳答案
已关注 this example你可以这样做:
lapply(1:3, function(i){
lm(as.formula(sprintf("y ~ x%i + x4 + x5", i)), a)
})
关于r - 相同结果、相似数量的协变量和每个模型中一个唯一协变量的线性回归，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/30099236/