迴歸與國家明智的刪除

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我想運行一個logit迴歸與國家明智的刪除R.說我有一個數據框與四個變量隨着時間的推移：year，countryid（1-12），gdp和人口。我想找出一種方法來運行12個不同的迴歸，每個去除一個國家，看看每個迴歸的效果是什麼。我一直在試圖編寫一個循環，將矢量中的係數下降，但沒有取得任何成功。迴歸與國家明智的刪除

任何幫助將不勝感激！

來源

2016-03-14 Mackenzie Kelly

請出示你的一些努力。 – Heroka

使用'iris'，像這樣：'lapply（levels（iris $ Species），function（x）lm（Sepal.Length〜Sepal.Width，data = iris [iris $ Species！= x，]））''。你可以獲得不同的'data.frame's，並移除感興趣的變量的級別，並從每個變量中運行一個線性模型（'lm'）。猜猜你可以將這個想法適應你的實際數據。 – nicola

這裏有一個答案，你需要編輯一點具有確切變量工作，你必須

data(mtcars) 


y_var<-'mpg' 
x_vars<-setdiff(names(mtcars),y_var) 

for(i in x_vars){ 

    variables<-setdiff(x_vars,i) 
    fm <- as.formula(paste(y_var, " ~", paste(variables, collapse = "+"))) 
    linear_model<-glm(fm, data = mtcars) 
    assign(paste0('model_wout_',i),linear_model) #this will store your different linear models so you can call them with `summary(model.name)` 

}

這也是一個線性模型 - 需要添加「二項」，使之分對數...

來源

2016-03-14 20:20:36 Jason

OP想要刪除行，而不是列。 –

variables <- c("year", "countryid1", "id2", ..., "id12", "gdp", "population") 

for (i in 2:13) { 
variables.to.fit <- variables[-i] 
}

然後你必須把你的logit放在這個循環中。在每個循環中。這會在每個drop中刪除每個id變量。

來源

2016-03-14 20:20:48

歐特專門說有四列... – Heroka

下面是我該怎麼做。

假數據：

的 '國家'

set.seed(123) 
nobs=500 
dat <- data.frame(y = rbinom(nobs,1,0.5), 
        var1=rnorm(nobs), 
        var2=sample(LETTERS[1:12],nobs,T))

矢量：型號

countries <- unique(dat$var2) 
names(countries) <- countries

名單（使提取的東西后容易）：

models <- lapply(countries, function(x){ 
    fit <- glm(y~var1+var2, data=dat[dat$var2!=x,], family=binomial) 
    fit 
})

來源

2016-03-14 20:27:57 Heroka

這工作完美！非常感謝！ –

迴歸與國家明智的刪除

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