R 在我的数据集的所有列中运行回归和循环

我正在以以下形式运行回归：

reg=lm(y ~ a+b+ab,data=mydata)

在“b”的位置，我想循环遍历数据集的所有列。 例如：

第二次，我想循环遍历数据集中“a”和“b”的所有列。
例如：

reg=lm(y `~` a+b+ab,data=mydata)
reg=lm(y `~` a+c+ac,data=mydata)
reg=lm(y `~` b+c+bc,data=mydata)
reg=lm(y `~` c+d+cd,data=mydata)
reg=lm(y `~` e+c+ec,data=mydata).....all possibilities

最后，我想保存至少有1个有效p值的任何输出。

---

我使用R进行统计。

这将完成您的第一个循环

lapply(setdiff(names(mydata),c("y","a")),function(x){
lm(paste0("y~a*",x),mydata)
})

这应该是第二步

VariablesToLoop<-expand.grid(setdiff(names(mydata),"y"),setdiff(names(mydata),"y"),stringsAsFactors = FALSE)
VariablesToLoop<-VariablesToLoop[!VariablesToLoop$Var1==VariablesToLoop$Var2,]
Map(function(name1,name2){
lm(paste0("y~",name1,"*",name2),mydata)
},VariablesToLoop$Var1,VariablesToLoop$Var2)

---

VariablesToLoopIs
a+b+ab
表示
a+b+I（a*b）
-即-
a
乘以
b
？是的，我想测试a和b之间的交互作用reg=lm（y
~
a+b+a*b，data=mydata），我相信只要使用
y~a*b
就可以扩展到
y~a+b+a:b
，其中
a:b
是交互术语
：
是用于显式包含交互的字符。我建议您可能需要阅读R-e的公式规范，例如，您可能应该搜索所有回归子集，但您也应该意识到，大多数著名的统计学家都认为这是惊人的数据挖掘。但是，使用此代码，它是否保存了至少有1个有效p值的任何输出？我想将输出自动保存在外部文件中，您想具体保存什么？保存回归的输出（p值估计…）感谢我在运行脚本的第一部分（进行回归）时所做的修改，r崩溃，可能是因为回归次数（1000次回归）的缘故？我想知道问题是否在于此？如果我在开始时添加“保存”功能，是否可以解决问题？
VariablesToLoop<-expand.grid(setdiff(names(mydata),"y"),setdiff(names(mydata),"y"),stringsAsFactors = FALSE)
VariablesToLoop<-VariablesToLoop[!VariablesToLoop$Var1==VariablesToLoop$Var2,]
Map(function(name1,name2){
lm(paste0("y~",name1,"*",name2),mydata)
},VariablesToLoop$Var1,VariablesToLoop$Var2)

elementsToKeep<-sapply(allmodels,function(x){
pvalues<-summary(x)$coefficients[,4] 
ifelse(any(pvalues<0.05),TRUE,FALSE)
})

relevantmodels<-allmodels[elementsToKeep]

relevant.pvalues<-lapply(relevantmodels,function(x){
summary(x)$coefficients[,4] 
})

df <- data.frame(matrix(unlist(relevant.pvalues), nrow=length(relevant.pvalues),byrow=T))

write.csv(df,file="pvalues.csv")