Сводная статистика из регрессионного цикла в r

Question

У меня есть фрейм данных (FF_port_monthly_MAX), подобный этому

date          1       2       3    mkreturn     SML      HML
2/1/2007     2.42   -0.11   4.41    0.41        0.06     0.61
3/1/2007     4.13    2.36   6.92    0.03        0.99    -0.38
4/1/2007    -0.13   -3.20   1.99    0.24       -3.20    -5.64
5/1/2007    11.50    9.13   8.96    0.14        1.13    -2.58

Я использую эту формулу для регрессии первых трех столбцов с тремя независимыми переменными:

fit <- lapply(FF_port_monthly_MAX[,2:4], function(x) lm(x ~ mkreturn + SML + HML, data = FF_port_monthly_MAX))

Теперь мне нравитсяизвлеките коэффициенты и t stat с помощью этого кода

summary(fit)

Но я получаю вывод, подобный этому

Length Class  Mode
1 12     lm    list
2 12     lm    list
3 12     lm    list

Теперь кто-нибудь может мне помочь, почему он не показывает коэффициенты и t-значения?

Answer 1

Вы также можете попробовать tidyverse подход

library(tidyverse)
FF_port_monthly_MAX %>% 
  select(starts_with("X"), mkreturn, SML, HML) %>% 
  gather(key, value, -mkreturn, -SML, -HML) %>% 
  split(.$key) %>% 
   map(~lm(formula = value ~  mkreturn + SML + HML, data=.)) %>% 
   map(~broom::tidy(.)) %>% 
   bind_rows(.id = "run")
# A tibble: 12 x 6
   run   term        estimate std.error statistic p.value
   <chr> <chr>          <dbl>     <dbl>     <dbl>   <dbl>
 1 X1    (Intercept)   -1.81        NaN       NaN     NaN
 2 X1    mkreturn      13.2         NaN       NaN     NaN
 3 X1    SML            4.68        NaN       NaN     NaN
 4 X1    HML           -2.39        NaN       NaN     NaN
 5 X2    (Intercept)   -3.45        NaN       NaN     NaN
 6 X2    mkreturn      10.8         NaN       NaN     NaN
 7 X2    SML            4.68        NaN       NaN     NaN
 8 X2    HML           -2.24        NaN       NaN     NaN
 9 X3    (Intercept)    4.47        NaN       NaN     NaN
10 X3    mkreturn       0.653       NaN       NaN     NaN
11 X3    SML            2.16        NaN       NaN     NaN
12 X3    HML           -0.757       NaN       NaN     NaN