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

Question

我想运行对相同结果和每个模型中的一些协变量减去一个协变量进行线性回归。我已经查看了此 page 上的示例，但它没有提供我想要的内容吗？

样本数据

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)

我怎样才能运行这些模型在短时间内并且不一次又一次地重复相同的协变量？

Answer 1

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)
})

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

Linear regression of same outcome, similar number of covariates and one unique covariate in each model

r

formula

linear-regression