我想对数据框中的每个变量运行一整套回归,然后在循环过程中将每个回归的残差偏差值存储在新的向量中 .
该帧称为“cw” . 前几个变量只是元数据,所以忽略它们 . 我尝试以下方法:
deviances<-c()
for (x in colnames(cw)[1:8]){deviances[x]<-NA}
for (x in colnames(cw)[8:27]){
model<-glm(cwonset ~ x, fmaily = binomial, data = cw)
append(deviances, model$deviance)
}
但是,它给出了错误:
Error in model.frame.default(formula = cwonset ~ x, data = cw, drop.unused.levels = TRUE) :
variable lengths differ (found for 'x')
知道为什么吗?
1 Answer
没有数据,我不得不依靠
mtcars
来帮助你,也不需要for
循环 . 我假设mpg
为因变量逻辑:
sapply
帮助我循环遍历每个colname,然后我只是回归 . 它内部是一个for
循环