R 使用lm在无截距的数据帧矩阵上进行回归

我想在数据帧矩阵上使用lm进行回归，而不使用截距。如果矩阵存储为数据帧，则可以简单地调用lmmatrix，并假设第一列为因变量，其余列为自变量，回归包括截距。我的问题是：如果我想在不包含截距的情况下进行回归，如何有效地进行同样的操作

最简单的工作示例：

mat <- matrix(c(2, 4, 3, 1, 5, 7, 3, 5, 30), nrow=3, ncol=3)
mat <- data.frame(mat)
lm(mat)

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输出带有截距项的回归

这取决于效率的含义

如果你的意思是语法简洁/高效，那么我认为最优雅的方式就是直接提供公式，正如@nicola在评论lmX1~中所示0，数据=材料

如果您的意思是以编程方式高效地删除截取，那么下面的代码可以做到这一点

mat <- matrix(c(2, 4, 3, 1, 5, 7, 3, 5, 30), nrow=3, ncol=3)
mat <- data.frame(mat)

lm(update(as.formula(mat), . ~ . - 1), data = mat)
#
#Call:
#lm(formula = update(as.formula(mat), . ~ . - 1), data = mat)
# 
#Coefficients:
#     X2       X3  
# 0.9364  -0.1144  

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请注意，当您调用lmmat时，lm将尝试将mat强制为公式对象，并尝试以.formulamat运行并使用该公式。正如您所看到和注意到的，这会自动选择第一列作为因变量，其余列作为解释变量。然后，我们需要做的就是使用update更新公式，使其不包含截距。

试试lmX1~。+0，data=mat.Perfect，感谢您的支持并被接受为solution@r_master没问题，谢谢。你当然也可以写0而不是-1在公式的右侧，如果你愿意，我以前不知道。我实际上认为是0+。给代码一个更清晰的含义。