회귀에 대한 루프를 만드는 방법

Question

나는 통계적 목적으로 R을 사용하기 시작했으며 어떤 도움을 주셔서 감사합니다.

나의 임무는 색인에서 하나의 색인과 20 개의 주식에 대한 계산을하는 것입니다. 데이터에는 22 개의 열 (DATE, INDEX, S1 .... S20)과 약 4000 개의 행 (하루에 한 행)이 들어 있습니다.

먼저 "데이터 세트"라고하는 .csv 파일을 가져오고 계산 된 로그가이 방법으로 돌아오고 모든 주식 "S1-S20"에 INDEX를 더한 값에 대해 수행했습니다.

n <- nrow(dataset) 
S1 <- dataset$S1 
S1_logret <- log(S1[2:n])-log(S1[1:(n-1)]) 

둘째, I는 data.frame의 데이터를 저장 :

S1_Reg1 <- lm(S1_logret~INDEX_logret) 

I가 나오지 않았어 : I 로그 리턴하여 회귀 (S20으로 S1)을 실행이어서

logret_data <- data.frame(INDEX_logret, S1_logret, S2_logret, S3_logret, S4_logret, S5_logret, S6_logret, S7_logret, S8_logret, S9_logret, S10_logret, S11_logret, S12_logret, S13_logret, S14_logret, S15_logret, S16_logret, S17_logret, S18_logret, S19_logret, S20_logret) 

보다 효율적인 방법으로 코드를 작성하고 반복을 위해 일부 기능을 사용하는 방법을 찾아야합니다.

추가 단계에서 나는 선택한 간격으로 매일에 대해 횡단면 회귀 분석을 실행해야합니다. 수동으로 수행하는 것은 불가능하며 R은 빠른 해결책을 제공해야합니다. 나는이 부분을 어떻게하는지 불안하다. 그러나 이전 계산을 위해 일종의 루프를 사용하고 싶습니다.

그러나 필요한 R 코딩 지식이 부족합니다. 모든 종류의 도움을 요점이나 문학에 대한 조언이나 튜토리얼은 매우 높이 평가됩니다! 고맙습니다!

Answer 1

회귀 분석을 실행하기 위해 매트릭스에 모든 독립 변수를 제공 할 수 있습니다. 이런 식으로 뭔가 :

#example data 
Y1 <- rnorm(100) 
Y2 <- rnorm(100) 
X <- rnorm(100) 
df <- data.frame(Y1, Y2, X) 

#run all models at once 
lm(as.matrix(df[c('Y1', 'Y2')]) ~ X) 

아웃 : 나는 :) 도움이 될 수

Call: 
lm(formula = as.matrix(df[c("Y1", "Y2")]) ~ df$X) 

Coefficients: 
      Y1  Y2  
(Intercept) -0.15490 -0.08384 
df$X   -0.15026 -0.02471