Question

我试图通过遍历包含响应变量（dat_prob）的数据集中的列来运行glmer。我使用的代码如下，改编自另一个stackoverflow问题（Looping through columns in R）上研究的代码。

他们的代码：

dat_y<-(dat[,c(2:1130)])
dat_x<-(dat[,c(1)])
models <- list()
#
for(i in names(dat_y)){
      y <- dat_y[i]
     model[[i]] = lm( y~dat_x )
    }

我的代码：

dat_prob<-(probs[,c(108:188)])
dat_age<-(probs[,c(12)]) 
dat_dist<-(probs[,c(20)]) 
fyearcap=(probs[,c(25)]) 
fstation=(probs[,c(22)]) 
fnetnum=(probs[,c(23)]) 
fdepth=(probs[,c(24)]) 

models <- list() 
#
for(i in names(dat_prob)){
  y <- dat_prob[i]
  y2=as.vector(y)
  model[[i]] = glmer( y ~ dat_age * dat_dist + (1|fyearcap) + (1|fstation)+
  (1|fnetnum)+ (1|fdepth),family=binomial,REML=TRUE )
}

我收到此错误，类似于超链接问题中收到的错误：

Error in model.frame.default(drop.unused.levels = TRUE, formula = y ~  :
invalid type (list) for variable 'y'

我一直在研究这几个小时，现在看不到森林穿过树林。

感谢任何帮助。

Answer 1

y <- dat_prob[i]使y成为一个列表（或数据框，无论如何）。列表是向量 - 尝试is.vector(list())，因此即使y2 = as.vector(y)仍然是列表/数据框（即使您不使用它）。

class(as.vector(mtcars[1]))
# [1] "data.frame"

要从数据框中提取数字向量，请使用[[：y <- dat_prob[[i]]。

class(mtcars[[1]])
# [1] "numeric"

虽然我同意罗马 - 使用公式可能是一个更好的方法。尝试这样的事情：

for(i in names(dat_prob)) {
  my_formula = as.formula(paste(i,
    "~ dat_age * dat_dist + (1|fyearcap) + (1|fstation)+ (1|fnetnum)+ (1|fdepth)"
  ))
  model[[i]] = glmer(my_formula, family = binomial, REML = TRUE)
}

我对你在尝试80个不同的响应变量时所做的任何事情都持怀疑态度，但这不是你的问题......

循环通过列glmer

1 个答案: