排除「for」循環中的一個固定變量

我有例如1響應變量，Y和5個預測變量，X1-X5。我試圖適應GLM模型和計算與X5越軌行爲差異固定在模型如下排除「for」循環中的一個固定變量

ind_var <- names(dat)[substr(names(dat),1,1)=="X"] 
results <- data.frame() 
for (i in ind_var) 
{ 
glm1 <- glm(as.formula(paste("Y~X5+",i)), family=binomial, data=dat) 
dDeviance <- with(glm1,(null.deviance-deviance)) 
df <- data.frame(ind_var=i, diff=dDeviance) 
results <- rbind(results, df) 
}

問：

1）如何排除X5當迴路選擇i

2）如何在模型中插入固定變量（這裏是X5）。我注意到，當我在上面的模型中粘貼X5時，結果不正確。在這裏，我手動使用粘貼功能來檢查模型，可以看到只有1個係數與99 df。我相信與Y~X5+X1正常模型我應該有3個係數（包括截距）與97 df。

mod1 <- glm(as.formula(paste("Y~X5+",X1)), family=binomial, data=dat) 
mod1 

Call: glm(formula = as.formula(paste("Y~X5+", X1)), family = binomial, 
data = dat) 

Coefficients: 
X5 
0.02581 

Degrees of Freedom: 100 Total (i.e. Null); 99 Residual 
Null Deviance:  138.6 
Residual Deviance: 138.6  AIC: 140.6

任何建議，非常感謝。

來源

2016-03-31 Shima

這並不完全清楚，我。「ind_var」是一個包含變量名稱的變量嗎？如果是這樣，要回答問題1，難道你不能通過從矢量中去除X5來解決這個問題嗎？對於問題2，爲什麼它錯了？你能在這裏展示結果和預期結果嗎？ – Laterow

感謝@Laterow您的意見。我在之前的文章中添加了一些信息。關於ind_var，我需要用其他變量（其他的X1/X2/X3/X4作爲固定變量）重複此操作。但是，如果我找不到解決方案，我只需要手動刪除它。 – Shima

如何在for loop的開頭添加if條件？

for(i in 1:10){ 
    if(i == 5) next 

    print(i) 
}

這跳到下一i如果i == 5。

在你的情況與X5

或者，爲什麼不使用替代它：

ind_var <- 1:10 

for(i in ind_var[-5]){ 
      print(i) 
     }

來源

2016-03-31 14:06:48 Jav

排除「for」循環中的一個固定變量

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