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以下代码将 4 个不同的模型公式拟合到 mtcars
数据集,使用 for 循环或 lapply。在这两种情况下,存储在结果中的公式都称为 formulas[[1]]
, formulas[[2]]
等,而不是人类可读的公式。
formulas <- list(
mpg ~ disp,
mpg ~ I(1 / disp),
mpg ~ disp + wt,
mpg ~ I(1 / disp) + wt
)
res <- vector("list", length=length(formulas))
for (i in seq_along(formulas)) {
res[[i]] <- lm(formulas[[i]], data=mtcars)
}
res
lapply(formulas, lm, data=mtcars)
最佳答案
这应该有效
lapply(formulas, function(x, data) eval(bquote(lm(.(x),data))), data=mtcars)
它返回
[[1]]
Call:
lm(formula = mpg ~ disp, data = data)
Coefficients:
(Intercept) disp
29.59985 -0.04122
[[2]]
Call:
lm(formula = mpg ~ I(1/disp), data = data)
Coefficients:
(Intercept) I(1/disp)
10.75 1557.67
....etc
我们使用
bquote
将公式插入到
lm
的调用中然后计算表达式。
关于r - 使用 lapply 拟合多个模型——如何在 lm 对象中保持模型公式自包含,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/25312818/
我是一名优秀的程序员,十分优秀!