这是数据分析师一直在做的事情（特别是在处理缺少响应的调查数据时）。通常首先对一组完整的数据矩阵进行乘法插补，将模型拟合到每个矩阵，然后组合结果。目前我正在手工做事并寻找更优雅的解决方案。
想象一下有 5 个*.csv工作目录中的文件，名为dat1.csv, dat2.csv, ... dat5.csv。我想使用每个数据集估计相同的线性模型。
Given 这个答案，第一步是收集文件列表，我使用以下命令执行此操作
csvdat <- list.files(pattern="dat.*csv")
现在我想做一些类似的事情
for(x in csvdat) {
lm.which(csvdat == "x") <- lm(y ~ x1 + x2, data = x)
}
“which”语句是我尝试使用循环当前所在的 csvdat 列表中的位置依次对每个模型进行编号的愚蠢方法。也就是说，我希望这个循环返回一组 5 个 lm 对象，其名称为lm.1, lm.2, etc
是否有一些简单的方法来创建这些对象并命名它们，以便我可以轻松地指示它们对应于哪个数据集？
感谢您的帮助！
另一种方法是使用plyr包来进行循环。使用 @chl 构建的示例，您将如何做到这一点
require(plyr)
# read csv files into list of data frames
data_frames = llply(csvdat, read.csv)
# run regression models on each data frame
regressions = llply(data_frames, lm, formula = y ~ .)
names(regressions) = csvdat
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