R:获取所有列表子集的最佳N值

Question

我在一个名为"listlmsummary“的列表中列出了许多线性模型的摘要。

listlmsummary <- lapply(listlm, summary)
listlmsummary

listlmsummary的输出如下所示(相当简短)：

$a
Residual standard error: 3835 on 1921 degrees of freedom
  (50 observations deleted due to missingness)
Multiple R-squared:   0.11, Adjusted R-squared:  0.1063 
F-statistic: 29.68 on 8 and 1921 DF,  p-value: < 2.2e-16

$b
Residual standard error: 3843 on 1898 degrees of freedom
  (68 observations deleted due to missingness)
Multiple R-squared:  0.1125,    Adjusted R-squared:  0.1065 
F-statistic: 18.51 on 13 and 1898 DF,  p-value: < 2.2e-16

$c
Residual standard error: 3760 on 1881 degrees of freedom
  (87 observations deleted due to missingness)
Multiple R-squared:  0.1221,    Adjusted R-squared:  0.117 
F-statistic: 23.79 on 11 and 1881 DF,  p-value: < 2.2e-16

$d
Residual standard error: 3826 on 1907 degrees of freedom
  (60 observations deleted due to missingness)
Multiple R-squared:  0.115, Adjusted R-squared:  0.1094 
F-statistic: 20.64 on 12 and 1907 DF,  p-value: < 2.2e-16

我想提取最高的N(例如2)个调整后的R平方值来找到最佳模型，并且它还告诉我这个Adj.R-sqr值来自哪个列表元素。有谁知道怎么做吗？

我知道我可以通过这个调用得到一个R平方的值：

listlmsummary[["a"]]$adj.r.squared

但是，使用类似于listlmsummary[[]]$adj.r.squared或listlmsummary[[c("a", "b", "c", "d")]]$adj.r.squared的方法提取所有R平方的值，然后对输出进行排序是行不通的。

感谢您的帮助！:)

Answer 1

sapply(listlmsummary, function(x) x$adj.r.squared)

另请参阅新的broom包。

Answer 2

我们可以使用sapply将adj.r.squared提取为vector，然后使用递减order。然后从有序的‘head’列表中获取'n‘个元素的摘要

i1 <- order(-sapply(listlmsummary, `[[`, "adj.r.squared"))
head(listlmsummary[i1], n)

注意:用户要求的逻辑和完整的解决方案回答了这个问题

Answer 3

一种快速而肮脏的方法可能是：

Maxr2sq <- max(unlist(sapply (listlm, "[", i = "adj.r.squared")))
Position <- which(unlist(sapply (listlm, "[", i = "adj.r.squared")) == Maxr2sq)
Maxr2sq
Position

但是，将所有结果存储在data.frame中以供将来参考可能会带来好处。例如，理论上可能有多个Adj.R2获得相同的值。此外，存储回归的调用(即公式)也很方便。

在这种情况下，您可以运行：

library(tidyverse)

AR2 <- sapply (listlm, "[", i = "adj.r.squared") %>%
       stack() %>% 
       select(values) %>% 
       rename(Adj.R.sqr = values)
Call <- as.character(sapply (listlm, "[", i = "call"))
Position <- setNames(data.frame(seq(1:length(listlm))), c("Position"))
DF <- as_data_frame(cbind(AR2,Call,Position))
DF