我有一个包含多个线性回归模型的列表，像这样：

> list[[1]]Call:lm(formula = formula, data = data)Coefficients:(Intercept)           V1    512.91937     -0.04731  [[2]]Call:lm(formula = formula, data = data)Coefficients:(Intercept)           V2    499.34648     -0.01863  [[3]]Call:lm(formula = formula, data = data)Coefficients:(Intercept)           V3     504.0089      -0.0271

ANOVA函数主要用于选择最佳模型，因此它允许比较n个模型。也就是说：

anova(model1,model2,model3,...,modeln)

所以我想做的是类似的事情。当你有三个模型时，没有问题，但我有一个包含100个模型的列表，而且可能会更多。因此，我需要手动保存这一步。我需要类似于下面的操作：

anova(list[[1]],list[[2]],...,list[[n]])

apply家族的函数可能会有用，但我不知道具体怎么用。

回答：

你可以使用do.call来实现

> l <- replicate(10, lm(rnorm(10) ~ 1), simplify = FALSE) > do.call(anova, l)Analysis of Variance TableModel  1: rnorm(10) ~ 1Model  2: rnorm(10) ~ 1Model  3: rnorm(10) ~ 1Model  4: rnorm(10) ~ 1Model  5: rnorm(10) ~ 1Model  6: rnorm(10) ~ 1Model  7: rnorm(10) ~ 1Model  8: rnorm(10) ~ 1Model  9: rnorm(10) ~ 1Model 10: rnorm(10) ~ 1   Res.Df     RSS Df Sum of Sq F Pr(>F)1       9 12.8275                      2       9  5.6966  0    7.1309         3       9 11.3766  0   -5.6801         4       9 12.2143  0   -0.8376         5       9  6.1445  0    6.0697         6       9 14.0516  0   -7.9071         7       9  6.5769  0    7.4748         8       9  8.5335  0   -1.9566         9       9  4.4292  0    4.1042         10      9  9.0037  0   -4.5745     

不过，你确定要对这些看起来不是嵌套模型的模型进行这样的操作吗？此外，你应该避免定义与base函数同名的对象，比如list。