Boucle de regression linéaire univarié

Bonjour à tous,

Cela fait des jours que je bloque sur un problème qui me semble simple mais que je n'arrive pas à résoudre.

J'essaye de créer une boucle pour 13 modèles linéaires univariés (dfg en fonction de mes variables) pour que ma boucle effectue une régression linéaire entre dfg et mes autres variables.

mon codage :
var.quanti <- names(data[,sapply(data, is.numeric)])[-1]
param.matrix <- sapply(var.quanti, function(x) as.numeric(coef(lm(as.formula(paste0("dfg ~", x)), data=data))))
param<- data.frame(intercept=param.matrix[1,], pente=param.matrix[2,])

Réponse de R :
Error in param.matrix[1, ] : nombre de dimensions incorrect

Par ailleurs je dois extraire de mes régressions, mes coefficient, ma p value ainsi que l'IC à 95%

Etant donné que je n'arrive pas à faire ma boucle, j'essaye aussi en parallèle d'extraire chacun mes coefficient, ma p value ainsi que l'IC à 95% de chaque modèle linéaire en univarié afin de les mettre dans un data.frame.

Je sais pas si j'ai été assez clair en vous expliquant mon problème mais si quelqu'un pourrait m'aider cela serait vraiment génial.

Je vous remercie
Gaël

Bonjour,

sans plus de détails c'est compliqué de t'aider. tu as vérifier la structure de param.matrix ?
Peut-être que le plus simple est d'abord de faire estimer tout tes modèles dans un lapply pour qu'ils soient stockés et ensuite d'extraire ce qui t'intéresse ?

Code:

mods <- lapply(var.quanti, function(x) lm(as.formula(paste0("dfg ~ ", x)), data= data))
t(sapply(mods, coef))
t(sapply(modes, confint))
# pour la p-value :
fun <- function(x) {
  s1 <- summary(x)
  f <- s1$fstatistic
  pv <- pf(f[1L], f[2L], f[3L], lower.tail = FALSE)
  pv
}
sapply(mods, fun)


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