如何将R语言全组合线性回归循环结果输出为汇总表格？

你已经通过代码生成了所有自变量组合的线性回归模型，要将模型的截距、斜率、R²、调整R²、模型p值、AIC等指标整理为表格，最便捷的方式是使用broom包——它专门用于将统计模型的输出转换为整洁的数据框格式。

步骤1：安装并加载依赖包 #

如果还未安装相关包，先执行以下命令：

install.packages(c("broom", "dplyr", "tidyr"))
library(broom)
library(dplyr)
library(tidyr)

步骤2：提取模型信息并整理为表格 #

方式1：分开展示系数与模型指标 #

先分别提取每个模型的系数细节（截距、斜率、系数p值）和模型整体指标，再合并为完整表格：

# 提取系数信息（每个系数对应一行）
model_coefficients <- lapply(models, function(model) {
  tidy(model) %>% 
    mutate(model_formula = as.character(formula(model)))
}) %>% bind_rows()

# 提取模型整体指标（每个模型对应一行）
model_overview <- lapply(models, function(model) {
  glance(model) %>% 
    mutate(model_formula = as.character(formula(model)))
}) %>% bind_rows()

# 合并两部分数据，得到完整汇总表
full_summary_table <- left_join(model_coefficients, model_overview, by = "model_formula")

方式2：每个模型一行，系数列展开 #

如果希望每个模型占一行，将截距、各斜率作为单独列展示，可用pivot_wider转换格式：

# 将系数转为宽格式，每个系数的估计值和p值单独成列
coefs_wide_format <- model_coefficients %>%
  pivot_wider(
    id_cols = model_formula,
    names_from = term,
    values_from = c(estimate, p.value),
    names_glue = "{term}_{.value}"  # 列名格式：变量名_指标名
  )

# 合并模型整体指标，得到最终宽表
final_wide_table <- left_join(coefs_wide_format, model_overview, by = "model_formula")

关键函数说明 #

• tidy(model)：提取模型的系数估计值、标准误、t值、p值，每行对应一个系数（包括截距）。
• glance(model)：提取模型层面的统计量，包括r.squared（R²）、adj.r.squared（调整R²）、AIC、p.value（模型整体显著性p值）等。
• 最终生成的表格是标准数据框，可直接用write.csv()或writexl::write_xlsx()导出为CSV/Excel文件。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Tomas_j