Lapply功能将单个和 参数传递给LM

Question

我被困在试图将" "参数传递给lm。

我下面的2行代码可用于以下参数，例如：

model_combinations=c('.', 'Long', 'Lat', 'Elev')

lm_models = lapply(model_combinations, function(x) {
                               lm(substitute(Y ~ i, list(i=as.name(x))), data=climatol_ann)})

，如果我在model_combinations列表的末尾添加'lat enper'，则相同的代码会失败：

model_combinations=c('.', 'Long', 'Lat', 'Elev', 'Lat+Elev') 

eval中的错误（expr，envir，cenlos）：未找到对象'lat lever'

我已经扫描了帖子，但无法找到解决方案。

Answer 1

我通常发现使用reformulate通过字符串操作构造公式，而不是尝试使用substitute()来修改表达式，例如。

model_combinations <- c('.', 'Long', 'Lat', 'Elev', 'Lat+Elev')
model_formulas <- lapply(model_combinations,reformulate,
                         response="Y")
lm_models <- lapply(model_formulas,lm,data=climatol_ann)

由于reformulate在字符串级别上工作，因此如果元素本身是非原子（例如Lat+Elev），则不会有问题。这里唯一的棘手情况是，如果您的data参数或变量是在某些无法轻易找到的环境中构造的，但是通过明确的data参数通常会避免问题。

（您也可以使用as.formula(paste(...))或as.formula(sprintf(...)); reformulate()只是一个方便的包装器。）

Answer 2

使用as.formula您可以做：

models = lapply(model_combinations,function(x) lm(as.formula(paste("y ~ ",x)), data=climatol_ann))

MTCARS数据集：

model_combs = c("hp","cyl","hp+cyl") testModels = lapply(model_combs,function(x) lm(as.formula(paste("mpg ~ ",x)), data=mtcars) )

testModels
#[[1]]
#
#Call:
#lm(formula = as.formula(paste("mpg ~ ", x)), data = mtcars)
#
#Coefficients:
#(Intercept)           hp  
#   30.09886     -0.06823  
#
#
#[[2]]
#
#Call:
#lm(formula = as.formula(paste("mpg ~ ", x)), data = mtcars)
#
#Coefficients:
#(Intercept)          cyl  
#     37.885       -2.876  
#
#
#[[3]]
#
#Call:
#lm(formula = as.formula(paste("mpg ~ ", x)), data = mtcars)
#
#Coefficients:
#(Intercept)           hp          cyl  
#   36.90833     -0.01912     -2.26469