将lapply函数用于将单个和+参数传递给LM模型

Question

我被卡住了，尝试传递“+”参数到lm。

我的以下两行代码对于单个参数（如下所示）可以正常工作：

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)})

但是，如果我在 model_combinations 列表的末尾添加 'Lat+Elev'，同样的代码就会失败，如下所示：

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

“Error in eval(expr, envir, enclos) : object 'Lat+Elev' not found” 的意思是“在评估表达式时出错：找不到对象 'Lat+Elev'”。我已经扫描了帖子，但无法找到解决方案。”

- Robert Cruickshank

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名称不能包含 +。这不是有效的语法。如果是的话，你要如何加总两个变量？你需要一个表达式。无论如何，请使用 sprintf 和 as.formula。 - Roland

Answer 1

通常我发现使用reformulate通过字符串操作构建公式比尝试使用substitute()修改表达式更加健壮易懂，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)

因为reformulate是在字符串级别上工作的，所以如果元素本身是非原子性的（例如Lat+Elev），它就不会有问题。唯一棘手的情况是如果您的data参数或变量是在某个很难找到的环境中构建的，但通常通过传递一个显式的data参数可以避免问题。

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

- Ben Bolker

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非常好！非常感谢！ - Robert Cruickshank

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Answer 2

使用as.formula，您可以执行以下操作：

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

对于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

- Silence Dogood