将多项式回归代码改写为带for循环的函数以生成10阶ANOVA对比表

可以用以下带for循环的函数实现需求，它支持指定预测变量、响应变量和数据集，自动生成1到10阶的多项式回归模型，并输出ANOVA对比结果：

compare_poly_anova <- function(predictor_var, response_var, data, max_degree = 10) {
  # 初始化空列表存储各阶模型
  fit_list <- list()
  
  # 循环生成1至max_degree阶的多项式回归模型
  for (degree in 1:max_degree) {
    # 动态构建回归公式
    formula <- as.formula(paste(response_var, "~ poly(", predictor_var, ",", degree, ")", sep = ""))
    fit_list[[degree]] <- lm(formula, data = data)
  }
  
  # 执行多模型ANOVA对比并返回结果
  anova_result <- do.call(anova, fit_list)
  print(anova_result)
  return(anova_result)
}

使用示例 #

针对原代码中的Wage数据集，调用方式如下：

# 对比age对wage的1-10阶多项式拟合效果
compare_poly_anova(predictor_var = "age", response_var = "wage", data = Wage)

关键说明 #

• 用paste()动态拼接公式，避免手动重复编写每个阶数的模型代码
• 用列表统一存储所有模型，通过do.call()一次性将所有模型传入anova()函数，实现连续阶数的拟合效果对比
• 默认对比到10阶，可通过修改max_degree参数调整对比的最高阶数（比如改回5阶只需设max_degree=5）

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Rachel