對數據框的每一列進行邏輯迴歸

Question

我試圖對多個因變量'特徵'進行邏輯迴歸，'特徵'是數據框中的列，針對單個自變量'分數'。我試圖做這一行代碼或循環 - 但不能成功！

對於剛剛做列4到10，我已經試過：

glm_output <- glm(data.matrix(myData[,4:10]) ~ myData$Sscore, na.action=na.exclude, family=binomial(link= "logit")) 

我得到錯誤信息：「錯誤的eval（表達式，ENVIR，enclos）： 爲 '二項' 家庭， y必須是0和1的向量 或2列矩陣，其中col 1是no，successes和col 2是no。failures。我的列是因素，編碼爲1和2，它會很樂意單獨做。所以我不確定它爲什麼不喜歡它。

我也試過：

`for(i in names(myData)) 
{  
fit <- glm(myData[,i] ~ myData$score, data=myData, na.action=na.exclude) 
} 

但是這給了我一個係數，而不是一個用於數據幀的每一行。

任何幫助將不勝感激！

Answer 1

查找獨立變量的所有名稱使用

regressors<-setdiff(names(myData),"Sscore") 

運行迴歸爲每一個獨立的變量

lapply(regressors,function(name){ 
glm(myData[,name] ~ myData$Sscore, na.action=na.exclude, family=binomial(link= "logit")) 
}) 

如果你想在一個數組中的係數可以鍵入：

sapply(regressors,function(name){ 
coef(glm(myData[,name] ~ myData$Sscore, na.action=na.exclude, family=binomial(link= "logit"))) 
})