R 语言经典实例（原书第 2 版）

330

｜

第

11

章

这不会奏效：大部分的交互项是没有意义的。函数 step 变得不堪重负，而你留下了许

多不显著的项。

11.8.4 另请参阅

参见 11.25 节。

11.9 对数据子集进行回归

11.9.1 问题

要对一部分数据（而不是整个数据集）拟合一个线性模型。

11.9.2 解决方案

函数 lm 有一个参数 subset，用于指定应该使用哪些数据元素进行拟合。该参数的值

可以是任何用于索引数据的表达式。下面显示了仅使用前 100 个观察值的回归拟合：

lm(y ~ x1, subset=1:100) # Use only x[1:100]

11.9.3 讨论

你会经常只需要对数据中的一个子集进行回归。例如，当使用样本内数据创建模型和样

本外数据进行检验时，就会发生这种情况。

lm 函数有一个参数子集，它选择用于拟合的观察值。subset 的值是一个向量。它

可以是一个索引值向量，在这种情况下，lm 仅从数据中选择指定的观察值。它也可

以是一个逻辑向量，长度与数据相同，在这种情况下，lm 选择具有相应 TRUE 值的观

察值。

假设你有 (

x

,

y

) 对的 1000 个观测值，并希望通过使用这些观测值的前半部分拟合你的模

型。可以设置参数 subset 的值为 1:500，表示 lm 应使用 1 到 500 的观测值：

## example data

n <- 1000

x <- rnorm(n)

e <- rnorm(n, 0, .5)

y <- 3 + 2 * x + e

lm(y ~ x, subset = 1:500) ...