R 回归中的列名循环

我想对数据帧中的每个变量运行一整批回归，然后随着循环的进行，将每个回归的剩余偏差值存储在一个新的向量中

该帧称为“cw”。前几个变量只是元数据，所以忽略它们。我尝试以下方法：

deviances<-c()
for (x in colnames(cw)[1:8]){deviances[x]<-NA}
for (x in colnames(cw)[8:27]){
  model<-glm(cwonset ~ x, fmaily = binomial, data = cw)
  append(deviances, model$deviance)
}

---

知道为什么吗？

没有数据，我不得不依靠

mtcars

来帮助你，也不需要

进行
循环。我假设
mpg
为因变量

逻辑：
sapply
帮助我一次遍历每个colname，然后我就回归了它。但它在内部是一个
for
循环

sapply(colnames(mtcars[-1]), function(x) {
                                        form <- as.formula(paste0("mpg~", x))
                                        model <- glm(form, data = mtcars)
                                        model$deviance})
#      cyl     disp       hp     drat       wt     qsec       vs       am     gear     carb 
# 308.3342 317.1587 447.6743 603.5667 278.3219 928.6553 629.5193 720.8966 866.2980 784.2711 

sappy（colnames（mtcars[-1]），函数（x）{
表格是一个可复制的例子。这将帮助我们回答这个问题。我完全同意@boshek
sapply(colnames(mtcars[-1]), function(x) {
                                        form <- as.formula(paste0("mpg~", x))
                                        model <- glm(form, data = mtcars)
                                        model$deviance})
#      cyl     disp       hp     drat       wt     qsec       vs       am     gear     carb 
# 308.3342 317.1587 447.6743 603.5667 278.3219 928.6553 629.5193 720.8966 866.2980 784.2711