R-根据对象的NAME将对象传递给函数

Question

假设在R中，我有来自多个glm()函数调用的多个GLM对象。

glm_01
glm_02
...
glm_nn

假设我想使用卡方或F方差分析测试进行所有可能的成对比较。

anova(glm_01, glm_02, test = "F")
anova(glm_01, glm_03, test = "F")
anova(glm_01, glm_04, test = "F")
...

我不想手动执行此操作，因为模型列表相当长。相反，我想获取一个相关模型对象的列表(以"glm_"开头的任何对象(，并自动进行所有成对比较。但是，我不确定如何将模型对象(而不是字符串形式的名称(传递给anova()函数。

举个简单的例子：

data(mtcars)
# create some models
glm_01 <- glm(mpg ~ cyl                 , mtcars, family = gaussian())
glm_02 <- glm(mpg ~ cyl + disp          , mtcars, family = gaussian())
glm_03 <- glm(mpg ~ cyl + disp + hp     , mtcars, family = gaussian())
glm_04 <- glm(mpg ~ cyl + disp + hp + wt, mtcars, family = gaussian())
# get list of relevant model objects from the R environment
model_list <- ls()
model_list <- model_list[substr(model_list, 1, 4) == "glm_"]
# create a table to store the pairwise ANOVA results
n_models <- length(model_list)
anova_table <- matrix(0, nrow = n_models, ncol = n_models)
# loop through twice and do pairwise comparisons
for(row_index in 1:n_models) {
for(col_index in 1:n_models) {
anova_table[row_index, col_index] <- anova(model_list[row_index], model_list[col_index], test = "F")$'Pr(>F)'[2]
}
}

但当然，最后的这个循环不起作用，因为我没有将模型对象传递给anova()，而是将对象的名称作为字符串传递。如何告诉anova()使用字符串引用的对象，而不是字符串本身？

谢谢。

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可能的解决方案：

data(mtcars)
glm_list <- list()
glm_list$glm_01 <- glm(mpg ~ cyl                 , mtcars, family = gaussian())
glm_list$glm_02 <- glm(mpg ~ cyl + disp          , mtcars, family = gaussian())
glm_list$glm_03 <- glm(mpg ~ cyl + disp + hp     , mtcars, family = gaussian())
glm_list$glm_04 <- glm(mpg ~ cyl + disp + hp + wt, mtcars, family = gaussian())
# create a table to store the pairwise ANOVA results
n_models <- length(glm_list)
anova_table <- matrix(0, nrow = n_models, ncol = n_models)
# loop through twice and do pairwise comparisons
row_idx <- 0
col_idx <- 0
for(row_glm in glm_list)
{
row_idx <- row_idx + 1

for(col_glm in glm_list)
{
col_idx <- col_idx + 1
anova_table[row_idx, col_idx] <- anova(row_glm, col_glm, test = "F")$'Pr(>F)'[2]
}
col_idx <- 0
}
row_idx <- 0

Answer 1

实现这一点的最简单方法是将所有模型保存在一个列表中。这使得迭代它们变得简单。例如，您可以创建所有模型，并在所有模型之间进行成对比较，如下所示：

data(mtcars)
f_list <- list(mpg ~ cyl, 
mpg ~ cyl + disp,
mpg ~ cyl + disp + hp,
mpg ~ cyl + disp + hp + wt)
all_glms  <- lapply(f_list, glm, data = mtcars, family = gaussian)
all_pairs <- as.data.frame(combn(length(all_glms), 2))
result <- lapply(all_pairs, function(i) anova(all_glms[[i[1]]], all_glms[[i[2]]]))

这给了你：

result
#> $V1
#> Analysis of Deviance Table
#> 
#> Model 1: mpg ~ cyl
#> Model 2: mpg ~ cyl + disp
#>   Resid. Df Resid. Dev Df Deviance
#> 1        30     308.33            
#> 2        29     270.74  1   37.594
#> 
#> $V2
#> Analysis of Deviance Table
#> 
#> Model 1: mpg ~ cyl
#> Model 2: mpg ~ cyl + disp + hp
#>   Resid. Df Resid. Dev Df Deviance
#> 1        30     308.33            
#> 2        28     261.37  2   46.965
#> 
#> $V3
#> Analysis of Deviance Table
#> 
#> Model 1: mpg ~ cyl
#> Model 2: mpg ~ cyl + disp + hp + wt
#>   Resid. Df Resid. Dev Df Deviance
#> 1        30     308.33            
#> 2        27     170.44  3   137.89
#> 
#> $V4
#> Analysis of Deviance Table
#> 
#> Model 1: mpg ~ cyl + disp
#> Model 2: mpg ~ cyl + disp + hp
#>   Resid. Df Resid. Dev Df Deviance
#> 1        29     270.74            
#> 2        28     261.37  1   9.3709
#> 
#> $V5
#> Analysis of Deviance Table
#> 
#> Model 1: mpg ~ cyl + disp
#> Model 2: mpg ~ cyl + disp + hp + wt
#>   Resid. Df Resid. Dev Df Deviance
#> 1        29     270.74            
#> 2        27     170.44  2    100.3
#> 
#> $V6
#> Analysis of Deviance Table
#> 
#> Model 1: mpg ~ cyl + disp + hp
#> Model 2: mpg ~ cyl + disp + hp + wt
#>   Resid. Df Resid. Dev Df Deviance
#> 1        28     261.37            
#> 2        27     170.44  1   90.925

^{由reprex包于2020-08-25创建(v0.3.0(}

Answer 2

如果您想在可访问环境中通过符号引用任意对象，而不将它们放入列表对象中，则返回搜索列表上符号等于字符串的顶部对象的标准方法是get()，或等效于向量的mget()。也就是说，get("glm_01")会为您获取搜索列表中具有符号glm_01的顶部对象。对您的方法最简单的修改是将对model_list[row_index]和model_list[col_index]的调用封装在get()中。

通过在命名环境中指定模型并仅从该环境中指定get(使用envir参数到get()(，可以更精确地确定在哪里查找对象。