创建for循环以使用lm计算不同模型的 AIC分数

我试图在 for 循环中为几个不同的模型创建 AIC 分数。我已经为每个模型创建了一个具有对数似然性的 for 循环。但是,我坚持创建 lm 函数,以便它为我的列 LOGABUNDANCE 与我的数据帧的列 4 到 11 的每个组合计算一个模型。这是我到目前为止使用的代码。但这给了我每个模型类似的 AIC 分数。

我试图在 for 循环中为几个不同的模型创建 AIC 分数。我已经为每个模型创建了一个具有对数似然性的 for 循环。但是,我坚持创建 lm 函数,以便它为我的列 LOGABUNDANCE 与我的数据帧的列 4 到 11 的每个组合计算一个模型。这是我到目前为止使用的代码。但这给了我每个模型类似的 AIC 分数。

# AIC score for every model 
LL <- rep(NA, 10)
AIC <- rep(NA, 10)
for(i in 1:10){
  mod <- lm(LOGABUNDANCE ~ . , data = butterfly)
  sigma = as.numeric(summary(mod)[6])
  LL[i] <- sum(log(dnorm(butterfly$LOGABUNDANCE, predict(mod), sigma)))
  AIC[i] <- -2*LL[i] + 2*(2)
}
0

每个模型都会获得相同的 AIC,因为您创建了 10 个相等的模型。

为了使代码正常工作,您需要在每次迭代中更改模型的某种方式。

我可以看到两个选项:

在每次迭始时的数据子集,所以它只包含LOGABUNDANCE和一个其他变量(如注释中的 @ yacine-hajji 建议),或者

创建要用于创建模型的变量的向量,并使用as.formula()paste0()为每次迭代创建一个新公式。

我认为解决方案 2 更容易,这里是解决方案 2 的工作示例,使用mtcars

# AIC score for every model 
LL <- rep(NA, 10)
AIC <- rep(NA, 10)
# Say I want to model all variables against `mpg`:
# Create a vector of all variable names except mpg
variables <- names(mtcars)[-1]
for(i in 1:10){
  # Note how the formula is different in each iteration
  mod <- lm(
    as.formula(paste0("mpg ~ ", variables[i])),
    data = mtcars
    )
  sigma = as.numeric(summary(mod)[6])
  LL[i] <- sum(log(dnorm(mtcars$mpg, predict(mod), sigma)))
  AIC[i] <- -2*LL[i] + 2*(2)
}

输出:

AIC
#>  [1] 167.3716 168.2746 179.3039 188.8652 164.0947 202.6534 190.2124 194.5496
#>  [9] 200.4291 197.2459

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