Question

对于漫长而重复的模型，我想创建一个＆＃34;宏＆＃34; （所谓的Stata，并在那里完成了global var1 var2 ...），其中包含模型公式的 regressors 。

例如来自

library(car)
lm(income ~ education + prestige, data = Duncan)

我想要类似的东西：

regressors <- c("education", "prestige")
lm(income ~ @regressors, data = Duncan)

我找到的是this approach。但我对回归量的应用却没有成功：

reg = lm(income ~ bquote(y ~ .(regressors)), data = Duncan)

因为它抛出了我：

Error in model.frame.default(formula = y ~ bquote(.y ~ (regressors)), data =
Duncan,  :  invalid type (language) for variable 'bquote(.y ~ (regressors))'

即使是同一问题的接受答案：

lm(formula(paste('var ~ ', regressors)), data = Duncan)

罢工并告诉我：

Error in model.frame.default(formula = formula(paste("var ~ ", regressors)),
: object is not a matrix`.

当然我试过as.matrix(regressors)：）

那么，我还能做些什么呢？

Answer 1

对于您所描述的场景，regressors位于全球环境中，您可以使用：

lm(as.formula(paste("income~", paste(regressors, collapse="+"))), data = 
Duncan)

或者，您可以使用函数：

modincome <- function(regressors){
    lm(as.formula(paste("income~", paste(regressors, collapse="+"))), data = 
Duncan)  
}

modincome(c("education", "prestige"))

Answer 2

以下是一些替代方案。前3个没有使用包。

1）重新制定

fo <- reformulate(regressors, response = "income")
lm(fo, Duncan)

或者您可能希望将最后一行写为此，以便输出中显示的公式看起来更好：

do.call("lm", list(fo, quote(Duncan)))

在这种情况下，输出的Call：行按预期显示，即：

Call:
lm(formula = income ~ education + prestige, data = Duncan)

2）lm（数据帧）

lm( Duncan[c("income", regressors)] )

输出的Call：行如下所示：

Call:
lm(formula = Duncan[c("income", regressors)])

但我们可以使用此代码使其与（1）中的do.call解决方案完全一致：

fo <- formula(model.frame(income ~., Duncan[c("income", regressors)]))
do.call("lm", list(fo, quote(Duncan)))

3）点

与@jenesaisquoi在评论中提出的类似的替代方案是：

lm(income ~., Duncan[c("income", regressors)])

（2）中讨论的Call：输出方法也适用于此。

4）fn $ 使用fn $预设函数可在其参数中启用字符串插值。这个解决方案与问题中显示的所需语法几乎相同，使用$代替@来执行替换，灵活的替换可以很容易地扩展到更复杂的场景。代码中的quote(Duncan)可以只写为Duncan，它仍然可以运行，但如果您使用lm，quote(Duncan)输出中显示的Call：会更好。< / p>

library(gsubfn)

rhs <- paste(regressors, collapse = "+")
fn$lm("income ~ $rhs", quote(Duncan))

Call：行看起来几乎与上面的do.call解决方案完全相同 - 只有间距和引号不同：

Call:
lm(formula = "income ~ education+prestige", data = Duncan)

如果你想要它绝对相同：

fo <- fn$formula("income ~ $rhs")
do.call("lm", list(fo, quote(Duncan)))

如何创建一个＆＃34;宏＆＃34;对于R的回归量？

2 个答案: