lm in for循環沒有存儲p值？ （in R）

Question

我正在試圖擬合一個迴歸模型來解釋獨裁者遊戲中的捐款。由於我有很多變量，我想用'for'循環自動執行該過程。現在我從單變量模型開始。 當我打印/總結適合fit[1:24]時，只顯示截距和係數。這似乎是p值不存儲？

predictor<-0 
fit<-0 
dictatorgame<-mydata$dictatorgame 
sumres<-0 
pVal<-0 

for(i in 1:24) #24 predictor variables stored in column 1-24 in mydata 
{ 
predictor<-mydata[i] 
unlist(predictor) 
fit[i]<-lm(dictatorgame~unlist(predictor)) 
} 

我嘗試了兩種不同的解決方案，我發現這裏的SO，他們兩人似乎認爲的對象是原子：

sumres[i]=summary(fit[i]) 
pf(sumres[i]$fstatistic[1L], sumres[i]$fstatistic[2L],sumres[i]$fstatistic[3L], lower.tail = FALSE) 

和

pVal[i] <- (fit[i])$coefficients[,4] 

但最後總是得到錯誤消息$ operator is invalid for atomic vectors。

Answer 1

我生成了一些數據來執行多個迴歸。最後，您可以找到輸出列表的前三個元素。這是你想要的嗎？

dependent <- rnorm(1000) 
independent <- matrix(rnorm(10*1000), ncol = 10) 

result <- list() 
for (i in 1:10){ 
    result[[i]] <- lm(dependent ~ independent[ ,i]) 
} 

lapply(result, function(x) summary(x)$coefficients) 

[[1]] 
        Estimate Std. Error t value Pr(>|t|) 
(Intercept)  -0.02890665 0.03167108 -0.9127144 0.3616132 
independent[, i] -0.04605868 0.03138201 -1.4676776 0.1425069 

[[2]] 
        Estimate Std. Error t value Pr(>|t|) 
(Intercept)  -0.03142412 0.03161656 -0.9939134 0.3205060 
independent[, i] -0.03874678 0.03251463 -1.1916723 0.2336731 

[[3]] 
        Estimate Std. Error t value Pr(>|t|) 
(Intercept)  -0.03208370 0.03162904 -1.0143749 0.3106497 
independent[, i] 0.02089094 0.03189098 0.6550737 0.5125713