Извлечь коэффициенты регрессии из большого списка в R

Вы можете получить ошибку std, p-значения и т. Д. Со следующими изменениями:

condlm <- function(i){    
  if(sum(is.na(df2012[,i]))==dim(df2013)[1]) # ignore the columns     only containing NA's
    return()
  else
    lm.model <- lm(df2013[,i]~df2012[,i])
    summary(lm.model)
}


lms <- lapply(1:dim(df2013)[2], condlm)
lms

Однако обратите внимание, что из-за того, как ваши данные в настоящее время структурированы в вашем примере, вы делаете не имеют достаточных данных для получения числовых значений для стандартного ввода. ошибки и т. д., так как вы недооцениваете свою модель.

Например, с вашими данными выборки мы получим следующее (частичный вывод)

> lms
[[1]]
NULL

[[2]]

Call:
lm(formula = df2013[, i] ~ df2012[, i])

Residuals:
ALL 2 residuals are 0: no residual degrees of freedom!

Coefficients:
            Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
(Intercept)  16.5455         NA      NA       NA
df2012[, i]   0.1818         NA      NA       NA

Residual standard error: NaN on 0 degrees of freedom
Multiple R-squared:      1, Adjusted R-squared:    NaN 
F-statistic:   NaN on 1 and 0 DF,  p-value: NA