R에서 순차적으로 조정 된 회귀를위한 For 루프

R의 전통적인 루프와 관련된 대부분의 질문은 더 적은 코드로 일반적으로 더 유연하게 기능을 사용하여 설명됩니다.

그러나 나를 수정하십시오. 반복 순서가 중요 할 때 for 루프가 여전히 지배적이라고 생각합니다.

제 경우에는 순차적이고 누적 적으로 조정 된 로지스틱 회귀 모델 을 구축하고 조정 대상을 보여주는 열과 함께 OR / CI를 저장하고 싶습니다 . 이것은 내 예상 출력입니다.

 Model        OR     CI

 Biomarker
 +Age
 +Sex
 +Smoking 

내가 한 일은 다음과 같습니다.

df1 <- subset(df, select = c(age_cat, is_female, smoking_category,
                                 bmi_calc, has_diabetes, sbp_mean, 
                                 alcohol_category, highest_education,
                                 occupation, household_income))
model <- data.frame(NULL)

for (i in seq_along(df1)) {

  model <- exp((cbind(OR = coef(glm(as.formula(paste("istroke ~ log2(hscrp_mgl)", i, sep = "+")), 
                         family=binomial, data=df)),
           confint(glm(as.formula(paste("istroke ~ log2(hscrp_mgl)", i, sep = "+")), 
                       family=binomial, data=df)))))


}

내 결과 변수는 뇌졸중 (istroke, 0 또는 1)입니다. 내 관심 노출은 바이오 마커 (hscrp_mgl)입니다. 나는 내가 어딘가에서 근본적인 실수를하고 있다는 것을 안다. 다른 SO 게시물에서 찾았지만 대부분은 순차적이고 누적 적으로 조정 된 회귀 모델을 원하지 않습니다.

그럼에도 불구하고 이것이 중복인지, 그리고 불분명 한 것이 있으면 알려주세요.

편집하다

내 원래 데이터 세트 df에는 df1의 모든 변수, 결과 변수 및 일부가 포함됩니다. 다음은 재현 가능한 샘플입니다.

age_cat is_female   smoking_category    bmi_calc    has_diabetes        sbp_mean    istroke
(59,69]        0           4            19.6           0                103.5          0
(59,69]        1           1            19.1           0                 138           0
(29,59]        0           4            26.8           0               155.5           0
(29,59]        0           1            23.1           0                 130           1
(29,59]        1           1            22.7           0                 126           1
(59,69]        0           4             25            0               182.5           0
(29,59]        1           1             20            0                  96           1
(29,59]        1           2             23.9          0               134.5           0
(59,69]        0           4             24.4          0               160.5           1

편집 더 재현 가능한 예 :

df <- data.frame(age = c(50, 60, 50, 40, 70, 90, 30),
             gender = c(0, 1, 1, 0, 1, 1, 1),
             smoke = c(4, 3, 2, 1, 4, 3, 4),
             BMI = c(19, 20, 21, 22, 23, 24, 25),
             SBP = c(100, 120, 140, 110, 120, 130, 120),
             diab = c(0, 1, 1, 1, 0, 1, 1),
             stroke = c(0, 1, 0, 0, 1, 1, 1))
dput(df)
structure(list(age = c(50, 60, 50, 40, 70, 90, 30), gender = c(0, 
1, 1, 0, 1, 1, 1), smoke = c(4, 3, 2, 1, 4, 3, 4), BMI = c(19, 
20, 21, 22, 23, 24, 25), SBP = c(100, 120, 140, 110, 120, 130, 
120), diab = c(0, 1, 1, 1, 0, 1, 1), stroke = c(0, 1, 0, 0, 1, 
1, 1)), .Names = c("age", "gender", "smoke", "BMI", "SBP", "diab", 
"stroke"), row.names = c(NA, -7L), class = "data.frame")