Question

我正在做混合模型并且有4个变量，x1-x4和因变量y。类变量名为cla。目前的建模结构是

md<-lmer(y~x1+x2+x3+x4+(1+x2|cla)+(1+x4|cla),data=mydata)

但是，假设我想将模型更改为以下格式

md<-lmer(y~x1+x2+x3+x4+(1+x2|cla)+(1+x3|cla)+(1+x4|cla),data=mydata)

我的问题是，我怎样才能使这段代码动态化，以便我可以选择变量，并将其合并到模型中。对于4个变量，这并不是很困难。但是对于大量的变量，手动添加变量非常费力。

谢谢！

Answer 1

事先准备好配方的一部分，将它们粘在一起并将其强制转换为x2物体。您可以将单个部分准备到自己的变量中，将其命名为可预测的内容（x37,，) so that you can automatically find them using x4 . You fetch each object using ls（pattern =＆＃34;＆＃34;）, pass that to获取, use a粘贴fixed.part <- "y ~ x1 + x2 + x3" x2 <-"(1+x2|cla)" x3 <- "(1+x3|cla)" x4 <- "(1+x4|cla)" random.part <- paste(sapply(ls(pattern = "^x"), get), collapse = " + ") formula(paste(fixed.part, random.part, sep = " + ")) y ~ x1 + x2 + x3 + (1 + x2 | cla) + (1 + x3 | cla) + (1 + x4 | cla) collapse`参数，将它们粘合在一起 et voila 。

x <- "(1+x%s|cla)"
random.part <- paste(sprintf(x, 1:10), collapse = " + ")
formula(paste(fixed.part, random.part, sep = " + "))

y ~ x1 + x2 + x3 + (1 + x1 | cla) + (1 + x2 | cla) + (1 + x3 | 
    cla) + (1 + x4 | cla) + (1 + x5 | cla) + (1 + x6 | cla) + 
    (1 + x7 | cla) + (1 + x8 | cla) + (1 + x9 | cla) + (1 + x10 | 
    cla)

如果您想减少手动控制，可以构建一个＆＃34;空白＆＃34;随机部分，添加适当的数字，其余部分与上述相同。

ID_Duplicates: a b c
ID_null      : w, x, y, z

如何动态构建lmer的公式？

1 个答案: