for文で繰り返しlm関数を適応する。

Question

for文を使って繰り返しlm関数を適応させたいです。

例えばこのようなデータセットがあったとして、

dat <- data.frame(outcome = rnorm(100),
           a=rnorm(100),
           b=rnorm(100),
           c=rnorm(100))

これを変数a,b,cを説明変数、outcomeを目的変数とした単回帰分析を繰り返しで行う事とはできるのでしょうか？
イメージとしては、このようなことです。

cols <- colnames(dat)
for( col in cols[-1]){
  lm(data=dat,outcome~col)
}

https://speakerdeck.com/yutannihilation/dplyrzai-ru-men-tidyevalbian

こちらの方法が近いかなと思ったのですが、私には理解できず...

他の方法でも構いませんので、ご教授頂けると幸いです。

Answer 1

一晩寝たら、あれ？できるんじゃないか？と思ったので書き込みます。

力技になりますがeval関数を使ってみてはいかがでしょうか。
文字列の部分が式として読み込まれる関数です。

eval(parse(text="文字列"))

今回のケースでは以下のように使います。

cols <- colnames(dat)
for( col in cols[-1]){
 eval(parse(text=paste0("lm_",col," <- lm(data=dat,outcome~",col,")")))
}

for文内のlm()の結果は出力されないので、
とりあえず、変数 lm_a、lm_b、lm_cに格納しています。

> lm_a

Call:
lm(formula = outcome ~ a, data = dat)

Coefficients:
(Intercept)            a  
   -0.06024     -0.08546  

Comments

[KojiroYamamoto]

ベクトルで与えた方が確かにスマートですね。
eval()を使った方法も勉強になりました。ありがとうございます！

Answer 2

applyファミリーを使うのはいかがでしょうか。
lm()ってfor文が使えないんですかね(-"-)？ ←コンソールに出力されないだけでした

lapply(dat[-1], function(i){lm(dat$outcome~i)})

Comments

[KojiroYamamoto]

回答頂きありがとうございます。
いえ、繰り返しが問題ではなく、lm関数の中で変数に代入したものを使うとエラーが出てしまうことに困っております。
先の例ですと
```r
cols <- colnames(dat)
for( col in cols[-1]){
lm(data=dat,outcome~col)
}
```
このcolという変数に列名が代入されているのですが、lm関数はそれをただの文字として認識しているため、エラーが出てしまうという状況です。

お手数をおかけしますが、よろしくお願い致します。

[fermat]

lm関数の基本的な使い方は
lm(ベクトルy~ベクトルx)です。
フォーミュラを挟む二つのベクトルが必要になるのですが、
lm(data=dat,outcome~col)
これだとcolの部分が単なる列名"a","b","c"が代入されるだけで、
lm(ベクトルy~文字列)となってしまい良くないのでは？という印象です。

うむむ。力不足で考えられるのはここまででした。
すみません・・・(・・；)

[KojiDoi]

fermatさんの方法で正しくできそうな気がするんですが、うまく行きませんか？ colnamesにこだわる必要はないと思うのですが。

[fermat]

あっDoiさん(｀・ω・´)ゞ こちらもベクトルを引数にする方が簡明と思ったりしています～