数据框中多变量的多边形函数用法

维沙尔·索纳万

[R]我有一张桌子,波士顿有14个定量预测变量。我想使用多边形函数遍历所有预测变量。为每个预测变量单独使用,例如lm(crim~poly(nox,3))

无法遍历所有预测变量:我尝试使用,

colnames(Boston) = >
[1] "crim"    "zn"      "indus"   "chas"    "nox"     "rm"      "age"... 

for(index in colnames(Boston)){
  lm(crim~poly(index,3))
}

我收到错误:poly(A = index,3)中的错误:'度'必须小于唯一点数

还有其他方法可以在循环中正确引用索引中的变量名吗?

Lampros

以下循环对我有用,但是,如果唯一(列)点的长度小于3,则应降低度数(多项式),

data(Boston)

nams = colnames(Boston)[-1]

for (i in nams) {

  cat(i, " ", length(unique(Boston[, i])), '\n')

  degree = 3

  if (length(unique(Boston[, i])) < degree) {

    degree = length(unique(Boston[, i])) - 1
  }

  tmp_formula = as.formula(paste(c('crim ~ poly(', i, ",", degree, ")"), collapse = ""))

  print(tmp_formula)

  fit = lm(tmp_formula, data = Boston)
}

示例输出:

zn   26 
crim ~ poly(zn, 3)
indus   76 
crim ~ poly(indus, 3)
chas   2 
crim ~ poly(chas, 1)
nox   81 
crim ~ poly(nox, 3)
rm   446 
crim ~ poly(rm, 3)
age   356 
crim ~ poly(age, 3)
dis   412 
crim ~ poly(dis, 3)
rad   9 
crim ~ poly(rad, 3)
tax   66 
crim ~ poly(tax, 3)
ptratio   46 
crim ~ poly(ptratio, 3)
black   357 
crim ~ poly(black, 3)
lstat   455 
crim ~ poly(lstat, 3)
medv   229 
crim ~ poly(medv, 3)

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