如何编写多变量响应的R公式？

Question

在R中，我想对所有预测变量进行多元响应回归。对于单变量响应，我知道公式是这样的：

y~. 这将使用所有预测变量来回归y。如果现在面临100个响应变量，我不能像这样输入100个yi：

y1+y2+y3...+y4~x, 那么如何使用所有预测变量来回归多元响应？

- user974270

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这个答案中有一个示例。 - caracal

Answer 1

在R中，使用多元formula的方法是对你的Y变量使用cbind()。因此，公式应该是：

model <- lm(cbind(y1, y2, y3, y4)~x)

- gung

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能否将 cbind 方法封装在 as.formula 中？我想创建一个公式对象，利用 cbind 方法。 - Konrad

@Konrad，这似乎可以工作：heads <- c(50, 25); tails <- c(50, 75); form <- as.formula(cbind(heads, tails)~c(0, 1)); summary(glm(form, family=binomial))。这是你想要的吗？ - gung - Reinstate Monica

是的，这就是我在寻找的。 - Konrad

Answer 2

如果y是一个有100列的矩阵，那么这相对容易。在这种情况下，您可以以同样的方式处理。例如：

lm(y ~ x)

将对 x 的列进行 y 的线性回归。

- gui11aume

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这只是针对y的每一列进行单独回归，这实际上假设了$y$的列之间是独立的（在$x$给定的条件下）。有没有办法进行具有非独立关联结构的一般多元回归？我知道你可以通过使用相关误差进行单变量回归来在lme4中进行多元回归，但是否有一个包能够以更直观的方式进行一般的多元回归？ - Macro