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创建一个循环，在所有独立变量中运行Logistic回归

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我想运行逻辑回归的因变量（在我的数据集中它是：dat $ admit）和所有可用变量，每个回归都有自己的独立变量和因变量 . 我想得到的结果是每个回归摘要的列表 . 使用下面提交的数据集应该有3个回归 .

这是一个示例数据集（其中admit是逻辑回归因变量）：

dat <- read.table(text = "
+ female  apcalc    admit       num
+ 0        0        0         7
+ 0        0        1         1
+ 0        1        0         3
+ 0        1        1         7
+ 1        0        0         5
+ 1        0        1         1
+ 1        1        0         0
+ 1        1        1         6",
+                   header = TRUE)

我得到了一个简单线性回归的例子，但是当我试图将函数从lm更改为glm时，我得到了"list()" .
这是原始代码 - 对于虹膜数据集，其中"Sepal.Length"是因变量：

sapply(names(iris)[-1], 
       function(x) lm.fit(cbind(1, iris[,x]), iris[,"Sepal.Length"])$coef)

如何为逻辑回归创建正确的函数？

r logistic-regression

1 回答

  • 4
    dat <- read.table(text = "
female  apcalc    admit       num
0        0        0         7
0        0        1         1
0        1        0         3
0        1        1         7
1        0        0         5
1        0        1         1
1        1        0         0
1        1        1         6",
               header = TRUE)

    这可能有点过于浓缩，但它确实起到了作用 . 当然，样本数据集太小，无法获得任何明智的答案......

    t(sapply(setdiff(names(dat),"admit"),
     function(x) coef(glm(reformulate(x,response="admit"),
                          data=dat,family=binomial))))
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