Применение регрессионной модели ко всем возможным комбинациям предикторов
Я и мои друзья боремся с одной задачей R, и было бы здорово, если бы вы могли нам помочь!
Мы должны смоделировать набор данных с одной зависимой и 20 независимыми переменными, которые обычно iid. Каждая переменная должна иметь 100 наблюдений, и мы должны использовать set.seed(), чтобы сделать наш расчет воспроизводимым.
После этого мы должны провести автоматические регрессии для всех возможных комбинаций до 5 регрессоров и сохранить результаты регрессии в подходящей структуре данных.
Симуляция набора данных не проблема - здесь мы просто Juse set.seed(1)
data.vec <- rnorm(2100, mean = 0, sd = 1), Мы включаем зависимую переменную уже в этот набор данных.
Проведение автоматических регрессий для всех возможных комбинаций до 5, однако, является действительно сложной частью, и мы просто не можем ее решить. Мы уже пытались сгенерировать вектор со всеми включая комбинации for(idx in 1:5){
combinations <- combn(20, idx)
}
но очевидно, что этот подход просто перезапишет вектор комбинаций.
Надеюсь, у вас, ребята, есть идея, потому что наш проф всегда предлагает попробовать переполнение стека:)