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我想要遍历一个由潜在解释变量组成的长向量,依次对每个变量回归响应变量。而不是粘贴在一起模型公式,我正在考虑使用 reformulate()
, as demonstrated here .
下面的函数 fun()
似乎可以完成这项工作,拟合所需的模型。但请注意,它在其调用元素中记录构造公式对象的名称而不是它的值(value)。
## (1) Function using programmatically constructed formula
fun <- function(XX) {
ff <- reformulate(response="mpg", termlabels=XX)
lm(ff, data=mtcars)
}
fun(XX=c("cyl", "disp"))
#
# Call:
# lm(formula = ff, data = mtcars) <<<--- Note recorded call
#
# Coefficients:
# (Intercept) cyl disp
# 34.66099 -1.58728 -0.02058
## (2) Result of directly specified formula (just for purposes of comparison)
lm(mpg ~ cyl + disp, data=mtcars)
#
# Call:
# lm(formula = mpg ~ cyl + disp, data = mtcars) <<<--- Note recorded call
#
# Coefficients:
# (Intercept) cyl disp
# 34.66099 -1.58728 -0.02058
我的问题:这有什么危险吗?这能成为一个例如,如果我想稍后应用更新
或预测
或模型拟合对象的一些其他函数(可能来自其他环境)?
一个稍微尴尬的替代方案,不过,确实得到了记录调用权限是使用eval(substitute())
。这在某种程度上是一种更安全的构造吗?
fun2 <- function(XX) {
ff <- reformulate(response="mpg", termlabels=XX)
eval(substitute(lm(FF, data=mtcars), list(FF=ff)))
}
fun2(XX=c("cyl", "disp"))$call
## lm(formula = mpg ~ cyl + disp, data = mtcars)
最佳答案
我总是犹豫是否声称在任何情况下涉及 R 环境和作用域的东西可能会产生影响,但是......经过更多探索,我上面的第一个用法确实看起来像安全。
事实证明,打印出来的调用有点转移注意力。
其他函数实际上使用的公式(以及由 formula()
和 as.formula()
提取的公式)是存储在 fit 对象的 terms
元素中的值,it 获得正确的实际公式。 (terms
元素包含一个 "terms"
类的对象,它只是一个带有一堆附加属性的 "formula"
。)
要查看我的问题中的所有提案和相关评论都存储相同的“公式”对象(取决于相关环境),请运行以下命令。
## First the three approaches in my post
formula(fun(XX=c("cyl", "disp")))
# mpg ~ cyl + disp
# <environment: 0x026d2b7c>
formula(lm(mpg ~ cyl + disp, data=mtcars))
# mpg ~ cyl + disp
formula(fun2(XX=c("cyl", "disp"))$call)
# mpg ~ cyl + disp
# <environment: 0x02c4ce2c>
## Then Gabor Grothendieck's idea
XX = c("cyl", "disp")
ff <- reformulate(response="mpg", termlabels=XX)
formula(do.call("lm", list(ff, quote(mtcars))))
## mpg ~ cyl + disp
要确认 formula()
确实从 fit 对象的 terms
元素导出其输出,请查看 stats:::formula。 lm
和 stats:::formula.terms
。
关于r - 使用以编程方式构造的公式有什么陷阱吗?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/17395724/
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