はじめに

Rでの回帰分析などの関数(lm)を使う場合、従属変数、独立変数をチルダで指定する。この指定はベクトルで行われるが、for文で連続して回帰分析を行いたい場合、変数の指定方法がややこしい。その方法を備忘録として残しておく。

データは「RでReal estate valuationの基礎分析」で扱った、Real estate valuationデータセットを用いた。

エラーが出るコード

コード

library(openxlsx)
df <- read.xlsx("./Real_estate_valuation_data_set.xlsx")

coln <- colnames(df) #列名を保存しておく
colnames(df) <- c("No","X1","X2","X3","X4","X5","X6","Y") #新しい名前を付けておく
col_x <- c("X1","X2","X3","X4","X5","X6") #独立変数


for (x in col_x) {
  res <- lm(Y~x, df)
}

独立変数にX1, X2, ..., X6 を代入したいのだが、~でしているのはベクトルのため、エラーがでる。

出力

Error in model.frame.default(formula = Y ~ x, data = df, drop.unused.levels = TRUE) : 
  variable lengths differ (found for 'x')

これを回避するため eval 関数を使う。

`eval` 関数を用いたコード

上記の for 文部分を以下に書き換える。

コード

for (x in col_x) {
  eval(parse(text=paste0("res_", x," <- lm(Y~", x, ", df)")))
}

summary(res_X3)

出力

Call:
lm(formula = Y ~ X3, data = df)

Residuals:
    Min      1Q  Median      3Q     Max 
-35.396  -6.007  -1.195   4.831  73.483 

Coefficients:
              Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
(Intercept) 45.8514271  0.6526105   70.26   <2e-16 ***
X3          -0.0072621  0.0003925  -18.50   <2e-16 ***
---
Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

Residual standard error: 10.07 on 412 degrees of freedom
Multiple R-squared:  0.4538,	Adjusted R-squared:  0.4524 
F-statistic: 342.2 on 1 and 412 DF,  p-value: < 2.2e-16

ちゃんとX3を独立変数として指定した場合の回帰分析結果が出力された。

おわりに

今回はeval関数を用いた方法を紹介したが、もっとスマートな方法を知っている方がいましたら、是非コメント下さい。