在多个解释变量和响应变量之间应用多项式回归

Question

假设我有两个数据帧，一个具有一组解释变量，另一个具有一组响应变量。

Explanatory <- as.data.frame(matrix(sample(0:15, 4*20, replace=TRUE), ncol=4)) 
Response <- as.data.frame(matrix(sample(0:15, 4*20, replace=TRUE), ncol=4)) 

我如何进行所有的个人解释和响应变量和输出p值的基体之间的几个二次多项式回归？

我能为一个普通的线性回归做到这一点...

Linear <- lapply(Explanatory, function (x) lm(x~., data = Response)) 
sapply(Linear, function(f) summary(f)$coefficients[,4]) 

但是当我做同样的事情多项式...

Polynomial <- lapply(Explanatory, function (x) lm(x~poly(.,2), data = Response)) 

...我得到这个错误消息'poly（。，2）中的错误： anyNA（）应用于类型'closure'的非（列表或向量）

非常感谢您的帮助！

Answer 1

您需要手动在使用I功能多项式的项添加：

lapply(Explanatory, function (x) lm(x~.+I(V1^2), data = Response)) 

虽然使用的快捷方式。操作员，指定您想要的功能会更安全。 请注意区别：

lapply(Explanatory, function (x) lm(x~V1+V2+V3+V4, data = Response)) 
lapply(Explanatory, function (x) lm(x~V1*V2*V3*V4, data = Response))