回帰rのデータフレーム列の組み合わせ

Question

データフレームには、数値の列名A、B、C、Dのデータフレームがあります。私は変数を使って線形回帰モデルを生成しようとしており、A、A + B、A + C、B、B + Cのような考えられるすべての組み合わせを試しています。
データフレームとの組み合わせの生成に問題があります。

var <- A,B,C,D,A+B,A+C,A+D,B+C,B+D,C+D,A+B+C,A+B+D and so on.. 
for (v in var){ 
models <- lm (DependentVar ~ eval(parse(text=v)), data=data) 
r2 <- append(summary(models)$r.squared) 
} 

データフレームのような出力：
上

Variable combination Model R2  
A      0.8 
B      0.7 
. 
. 

ので、任意の助けのような独立変数の
組み合わせ：私はこのような何かを生成しようとしています

Data frame 
DependentVar A B C D 

大いに感謝されます！

Answer 1

あなたは正しい考えを持っていますが、あなたは1で結果を改善することができます）（lapply使用）と2）の出力データフレームを取得するにはas.formula（）

set.seed(1) 
d<-data.frame(DV=rnorm(100,mean=100,sd=10),A=rnorm(100,mean=100,sd=10),B=rnorm(100,mean=100,sd=10)) 

formula_list<-list(as.formula('DV ~ A'), 
        as.formula('DV ~ B'), 
        as.formula('DV ~ A + B')) 

lapply(formula_list, FUN = lm, data=d) 

を使用して、あなたはこの同じを使用することができますFUN = lmではなく、FUN =を後処理を行うlmのラッパーに設定します。ここで

lm_wrapper<-function(formula, data){ 
    reg_res<-lm(formula, data=data) 
    rsq<-summary(reg_res)$r.squared 
    return(data.frame(formula=as.character(formula)[3], rsq=rsq)) 
} 

all_res<-lapply(formula_list, FUN = lm_wrapper, data=d) 

all_res_stack<-do.call('rbind',all_res) 

はall_res_stack次のようになります。

> all_res_stack 
    formula   rsq 
1  A 0.004809535 
2  B 0.026144428 
3 A + B 0.026821577 

Answer 2

set.seed(123) 

mydata <- data.frame(A = rnorm(10, mean = 5), 
        B = rnorm(10, mean = 10), 
        C = rnorm(10, sd = 2), 
        D = rnorm(10, sd = 5)) 
mydata$DependentVar <- with(mydata, A + B + C + D + rnorm(10)) 

# expand.grid makes a data.frame, where each possible combination of values is 
# given a row. Here, each row states which variables to use in a model. Remove 
# the row where no variables are used. 
independent_vars <- c('A', 'B', 'C', 'D') 
include_choices <- lapply(independent_vars, function(x) c(TRUE, FALSE)) 
names(include_choices) <- independent_vars 

combos <- do.call('expand.grid', args = include_choices) 

combos <- combos[apply(combos, 1, any), ] 

# Use combos to construct each model 
predict_some_cols <- function(which_cols) { 
    model_vars <- c('DependentVar', colnames(combos)[which_cols]) 
    lm(DependentVar ~ ., data = mydata[, model_vars]) 
} 

model_list <- apply(combos, 1L, predict_some_cols) 

# A really weird-looking way makes names, please somebody improve this 
names(model_list) <- apply(combos, 1, 
          FUN = function(which_cols) { 
          paste0(colnames(combos)[which_cols], 
            collapse = ' + ') 
          }) 

# Now go through the models and get the desired data. 
rsquared <- vapply(model_list, 
        function(model) summary(model)$r.squared, 
        numeric(1))