Question

我正在尝试在函数中使用model.matrix（我不会显示所有函数，只是感兴趣的部分）但我注意到当该命令在函数内部使用时，model.matrix的结果是不同的。这是代码：

df <- data.frame(a=1:4, b=5:8, c= 9:12)

model.matrix(a~.,data=df)
#The outcome is:
(Intercept) b  c
1           1 5  9
2           1 6 10
3           1 7 11
4           1 8 12
attr(,"assign")
[1] 0 1 2
#Using model.matrix inside in a function
#Entries for function are a dataframe and a dependent var.
fun1 <- function(DF,vdep){
model.matrix(vdep ~.,data=DF)
}

fun1(df,df$a)
  (Intercept) a b  c
1           1 1 5  9
2           1 2 6 10
3           1 3 7 11
4           1 4 8 12
attr(,"assign")
[1] 0 1 2 3    
#As you can see the outcome includes dependent var (a).

为什么这些结果有所不同？感谢。

Answer 1

首先，你正在“回归”（因为缺乏一个更好的术语）a反对其他一切。在函数内部，您正在针对其他所有内容（{1}}回归vdep。你的功能基本上只是做a。公式参数是一个“字符串”，并且不会像您看到的那样识别变量。

您可以修改您的功能，如下所示

model.matrix(1:4 ~.,data=df)

使用model.matrix对R中的函数的不同结果

1 个答案: