創建函數以自動創建從概要圖（fit < - lm（y〜x1 + x2 + ... xn））

我正在運行多次x變量的小改動的相同迴歸。我的目標是確定每個變量對於這個線性迴歸模型的適合度和重要性，以查看所有的主要地塊。不需要逐個創建每個繪圖，我想要一個函數來循環我的變量（x1 ... xn）從下面的列表中。創建函數以自動創建從概要圖（fit < - lm（y〜x1 + x2 + ... xn））

適合< -lm（Y〜X1 + X2 + ... XN））

的情節我想創建一個對於所有的x是 1） 'X與Y' 在上面的功能，所有的x 2）'x與預測y相關3）x對殘差 4）x與時間的關係，其中時間不是迴歸中使用的變量，而是數據來自數據幀。

我知道如何從fit中訪問係數，但是我無法使用匯總中的係數名稱，並在創建圖的函數中重複使用它們，因爲名稱是字符。

我希望我的問題已經清楚地描述過，並且沒有被問到。

謝謝！

來源

2011-10-12 fette_hehne

創建一些模擬數據

dat <- data.frame(x1=rnorm(100), x2=rnorm(100,4,5), x3=rnorm(100,8,27), 
    x4=rnorm(100,-6,0.1), t=(1:100)+runif(100,-2,2)) 
dat <- transform(dat, y=x1+4*x2+3.6*x3+4.7*x4+rnorm(100,3,50))

請配合

fit <- lm(y~x1+x2+x3+x4, data=dat)

計算的預測值

dat$yhat <- predict(fit)

計算殘差

dat$resid <- residuals(fit)

獲取的曲線可以，如果你用它來構建公式的字符串版本，並把所使用的名稱的漢字進行變量名

vars <- names(coef(fit))[-1]

的載體。這四個地塊在下面，並且在所有的變量中包裹着一個循環。此外，通過將ask設置爲TRUE，以便您有機會看到每個圖。或者，您可以在屏幕上安排多個圖塊，或將它們全部寫入文件以供稍後查看。

opar <- par(ask=TRUE) 
for (v in vars) { 
    plot(as.formula(paste("y~",v)), data=dat) 
    plot(as.formula(paste("yhat~",v)), data=dat) 
    plot(as.formula(paste("resid~",v)), data=dat) 
    plot(as.formula(paste("t~",v)), data=dat) 
} 
par(opar)

來源

2011-10-13 00:00:12

謝謝Brian。我不知道如何解決這個問題，是通過'as.formula（paste（「y〜」，v）），data = dat）'來解決的。我基本上試圖直接從變量變量中繪製字符，並且不傳遞變量後面的數據。謝謝你的幫助。 –

係數被存儲在合適的對象，你說，但你可以通過參考它們這樣一般訪問它們的功能：

x <- 1:10 
y <- x*3 + rnorm(1) 
plot(x,y) 

fit <- lm(y~x) 
fit$coefficient[1] # intercept 
fit$coefficient[2] # slope 
str(fit) # a lot of info, but you can see how the fit is stored

我的猜測是，當你說你知道如何訪問您從摘要（適合）獲得的係數比直接從適合中獲取要困難得多。通過使用fit $ coeff [1]等，您不必在函數中使用變量的名稱。

來源

2011-10-12 23:23:14

謝謝布賴恩的回答。 Brian Diggs的代碼解決了如何將變量傳遞給圖的問題。感謝您指出str（適合）。我不得不首先嘔吐，但我也會開始考慮。（as.formula（paste（「y〜」，v）），data = dat）' –

三個選項直接回答我的想法是這樣的問題：

x <- 1:10 
y <- x*3 + rnorm(1) 
fit <- lm(y~x) 
# 1 
fit$coefficient["x"] 
# 2 
coefname <- "x" 
fit$coefficient[coefname] 
#3 
coef(fit)[coefname]

如果問題是如何繪製的各種功能，那麼你應該提供一個足夠複雜的結構：如何使用字符的參數來訪問係數（在R中）允許演示具有明確指定的對象的方法。

來源

2011-10-12 23:40:09

創建函數以自動創建從概要圖（fit < - lm（y〜x1 + x2 + ... xn））

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