使用R的线性回归模型

Question

我是R的新手，但正在尝试学习。我在excel中有一个数据集，并使用以下方式将其导入R：

stockPrice<-read.csv("C:/Users/Desktop/prova.csv", sep=";", header=T, check.names = FALSE, stringsAsFactors=FALSE)
导入的结果就是这个。有100行和列。

        1       2       3      4       5       6       7      8       9     10      11      12
1  -1,8669 -1,2096  1,0358 0,0239 -1,0284 -0,0259  0,8801 0,4778  1,1449 0,4397 -0,1530 -0,3123
2  -2,1469 -0,4331 -0,0891 1,3842 -1,4148  0,1138 -0,8275 0,5115 -1,2898 1,8105  0,8521 -1,4327
3  -1,8919 -0,6469 -0,4098 2,8243 -1,3704 -1,6783 -0,6159 1,2910 -1,4260 2,4720  0,5230 -1,6965
4  -0,7912  0,4075  0,1092 3,8167 -0,9085 -1,0804  0,4104 0,9577 -0,2531 1,1191  1,5688 -0,8727
5  -0,2726  0,1827  0,7973 3,3848  1,0666  1,1254 -1,4111 1,2030 -0,9559 1,7813  1,8331 -1,0933
6   0,0539 -0,8640  2,0607 3,4989  2,1625  0,5226 -1,3890 2,6475 -0,6684 0,4587  0,7694  0,3462
7   0,6813 -1,9639  0,1362 1,9797  2,8645 -0,1524 -1,2367 4,6739 -1,7459 2,2648  1,8341 -0,4107
8  -0,4228 -0,3357  0,1201 2,1603  4,2053 -0,3679 -0,5577 3,7251 -1,6288 2,0168  1,1571 -0,8601
9   0,3020 -0,0523  1,4912 2,6993  5,2069 -0,0497 -0,3139 3,2010 -1,1773 1,8993  0,3357 -3,4239
10 -0,0832  0,2051  2,2387 2,9303  6,1984  1,9706 -0,3759 2,7283 -2,1752 2,0772  0,3298 -4,3092
我只是复制了一部分数据集。每列均指资产。现在，我们要做的是计算线性回归，例如，第一个资产y将是第1列从1到9的行，而x将是第1列从2到10的行。 asset.i只需要系数的值。 

我是R的新手，但正在尝试学习。我在excel中有一个数据集，并使用R将其导入R中：stockPrice

Answer 1

[一种选择是在lapply处循环浏览，提取x和'y'，并在删除lm后将其创建为,模型，并将其转换为numeric类型

Answer 2

作为@akrun答案的替代方法，您可以使用apply代替lapply：