Question

我想知道如何在R中循环中引用元素。在STATA中，它是通过`var＆＃39;来完成的。在循环内。我正在使用循环，我想在每个循环中引用变量，同时在变量列表（x1 x2 x3）上回归这些变量。 x1变量也有后缀，因此名称可以分成几个较短的部分。我将在STATA中创建的代码是：

foreach credit in "short_term" "medium_term" "long_term" {
    foreach percentile in "p50" "p75" "p90" {
        foreach type in "high4" "high5" "high6" {
            reg y_-credit' x1_-percentile '_`type' x2 x3 
        }
    }
}

在R中，如果我创建一个列表并进行循环，我该如何引用列表中的每个元素？例如：

credit <- c("short_term","medium_term","long_term") 
percentile <- c("p50","p75","p90") 
type <- c("high4","high5","high6") 

for (c in credit) {
    for (p in percentile) {
        for (t in type) {
            baseline_[c]_[p]_[t] <- lm(y_[c] — xl_[p]_[t] + x2 + x3)
        } 
     }
}

然后使用接收器获取.txt文件以获取所有结果（所有基线的摘要（基线））。

我希望我的插图足以解释我的怀疑。由于这个原因，我正在努力解决这个问题（与STATA＆＃39;'var＆＃39;相比）问题很小。

我等待你的回复。

谢谢你， Pranav

Answer 1

可以使用formula()函数从R中的字符串生成公式。

由于OP不可重复，我们将使用formula()数据集演示mtcars：

data(mtcars) # Use motor trend cars data set
dvs <- c("mpg","qsec")
ivs <- c("am","wt","disp")
for(d in dvs){
     for(i in ivs){
          message(paste("d is: ", d, "i is: ",i))
          print(summary(lm(formula(paste(d,"~",i)),mtcars)))
     }
}

...和输出的第一部分：

> for(d in dvs){
+      for(i in ivs){
+           message(paste("d is: ", d, "i is: ",i))
+           print(summary(lm(formula(paste(d,"~",i)),mtcars)))
+      }
+ }
d is:  mpg i is:  am

Call:
lm(formula = formula(paste(d, "~", i)), data = mtcars)

Residuals:
    Min      1Q  Median      3Q     Max 
-9.3923 -3.0923 -0.2974  3.2439  9.5077 

Coefficients:
            Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
(Intercept)   17.147      1.125  15.247 1.13e-15 ***
am             7.245      1.764   4.106 0.000285 ***
---
Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

Residual standard error: 4.902 on 30 degrees of freedom
Multiple R-squared:  0.3598,    Adjusted R-squared:  0.3385 
F-statistic: 16.86 on 1 and 30 DF,  p-value: 0.000285

由于lm()的输出可以保存在对象中，因此也可以生成list()个模型对象，并在R中进一步操作它们。

要从包含所需变量名称元素的向量生成formula()语句的命名变量，可以使用paste()或paste0()函数，其方式与上面采用的方法类似使用mtcars数据集。 paste0()默认参数之间没有空格，其中paste()默认为在参数之间添加空格。

再次，对实际的预期公式进行一些猜测，我们将使用OP嵌套的for()循环生成可与formula() lm()中的# # generate formulas using content from OP # credit <- c("short_term","medium_term","long_term") percentile <- c("p50","p75","p90") type <- c("high4","high5","high6") for (c in credit) { for (p in percentile) { for (t in type) { aFormula <- paste0("y_",c," ~ x1-",p,"_",t," + x2 + x3") print(aFormula) } } }一起使用的字符串功能。

> credit <- c("short_term","medium_term","long_term") 
> percentile <- c("p50","p75","p90") 
> type <- c("high4","high5","high6") 
> 
> for (c in credit) {
+      for (p in percentile) {
+           for (t in type) {
+                aFormula <- paste0("y_",c," ~ x1_",p,"_",t," + x2 + x3")
+                print(aFormula)
+           } 
+      }
+ }
[1] "y_short_term ~ x1_p50_high4 + x2 + x3"
[1] "y_short_term ~ x1_p50_high5 + x2 + x3"
[1] "y_short_term ~ x1_p50_high6 + x2 + x3"
[1] "y_short_term ~ x1_p75_high4 + x2 + x3"
[1] "y_short_term ~ x1_p75_high5 + x2 + x3"
[1] "y_short_term ~ x1_p75_high6 + x2 + x3"
[1] "y_short_term ~ x1_p90_high4 + x2 + x3"
[1] "y_short_term ~ x1_p90_high5 + x2 + x3"
[1] "y_short_term ~ x1_p90_high6 + x2 + x3"
[1] "y_medium_term ~ x1_p50_high4 + x2 + x3"
[1] "y_medium_term ~ x1_p50_high5 + x2 + x3"
[1] "y_medium_term ~ x1_p50_high6 + x2 + x3"
. 
. 
.

...和输出的开头：

请注意，OP中的内容不一致地使用_与_，因此我在公式中的所有相关位置使用了textArea。

引用R中循环中的元素

1 个答案: