已有多個變量和輸出的一個子集

Question

循環迴歸我曾嘗試這個QA適用於："efficient looping logistic regression in R"我自己的問題，但我不能完全使它發揮作用。我沒有嘗試過使用apply，但有人告訴我一個for循環在這裏是最好的（如果有人相信，請隨時解釋！）我認爲這個問題是相當普遍的，不是太深奧的論壇。

這就是我想實現的：我有3個預測變量（性別，年齡，種族）和幾個人86個基因位置的因變量（比例）的數據集。我想要爲每個位置運行雙變量線性迴歸（因此，對於3個預測變量，所以需要86個線性迴歸）。然後，我想以一些易於閱讀的格式輸出結果;我的想法是一個矩陣，其中行=性別，年齡和種族，列= 86個職位。每行*列組合都會有一個p值。然後，我可以調用p值< 0.1（或任何我想要的閾值）來輕鬆查看哪些預測變量與每個位置的比例顯着相關。

這是我到目前爲止的代碼。

BB <- seq.csv[,6:91] #the data frame containing the 86 positions 
AA <- seq.csv[,2:4] #the data frame containing the 3 predictor variables 

linreg <- matrix(NA,3,86) #make a results vector and fill it with NA 
    for (i in 1:86)  #loop over each position variable 
    { 
       for (j in 1:3) #for each position variable, loop over each predictor 
    { 
       linreg[i,j] <- lm(BB[,i]~AA[,j]) #bivariate linear regression 
}} 

無論我如何改變這種（例如，它簡化了遍歷的位置只有一個預測），我仍然得到一個錯誤，我的矩陣是不一樣的長度（項目取而代之的是數不是替換長度的倍數）。事實上，長度（linreg）= 286（3 * 86）和長度（BB）= 86，長度（AA）= 3。我知道後兩個是數據框，而不是矩陣......但如果我將它們轉換爲矩陣，我會得到一個無效的類型錯誤（變量'BB [，i]'的無效類型（列表）'）。我不知道如何解決這個錯誤，因爲我只是不明白[R不夠好。我查閱過的書籍應用統計遺傳學有R和藝術[R編程無濟於事，我一直在谷歌搜索整天。而且我還沒有得到的編碼輸出的結果...

我會很感激的一種更好的方式調試任何提示或一些建議編寫這個！謝謝大家。

Answer 1

真的很難給出一個明確的答案，不知道事先您的數據的結構，但這種威力工作。我假設你的兩個數據幀具有相同的行數（觀察）：

df <- cbind(AA[ , 2:4 ] , BB[ , 6:91 ]) 
mods <- apply(as.data.frame(df[ , 4:89 ]) , 2 , FUN = function(x){ lm(x ~ df[,1] + df[,2] + df[,3] }) 

# The rows of this matrix will correspond to the intercept, gender, age, race, and the columns are the results for each of your 86 genetic postions 
pvals <- sapply(mods , function(x){ summary(x)$coefficients[,4]) 

至於是否不認爲是正確的的事情我會相信你的判斷遺傳流行病學！