Question

我想为facetwrap中的每个ggplot计算一个r平方系数。我想到了一个使用for循环的解决方案，并将系数保存在列表中，然后将列表的项目分配给每个方面。但是，我无法计算for循环中的系数。我收到一条错误消息：

model.frame.default中的错误（公式= H60％〜选择，数据= DATA50，：可变长度不同（找到“选择”）

这是我的代码：

xvalue <- c("Jnr3250","Jnr6450","Jnr12850","Jnr25650")
Rcoef_list <- list()
for (i in 1:length(xvalue)) {
  #print i as a number
  print(i)
  #choose elemnt from from xvalue according to the i (number)
  choice <-  noquote(xvalue[i], right = FALSE)
  print(choice)
  # counts R2
  LM1 =  lm(formula = H60percent ~ choice, data = DATA50)
  Rvalue <-round(as.numeric(summary(LM1)$r.squared[1]),2) 
  R2 <- paste("r^2 == ", Rvalue)
  print(R2)
  #put each R2 in a list
  Rcoef_list[[i]] <- R2
}

如果我写出一列的实际名称（例如Jnr3250），而不是在lm函数中选择它，那么它将起作用（但显然仅适用于一个值）。我尝试了paste0(choice)，并且错误是相同的。我会为任何提示而高兴，或者有人能为我指出正确的方向。

Answer 1

您的变量是分开预测变量值还是分组变量的值？下面的答案假定为前者；如果是后者，请使用lme4::lmList()或nlme::lmList() ...

这几乎是重复的……我没有剖析您的示例来确切地了解您遇到了什么问题，但是通常最好使用reformulate()来解决这类问题。剥离下来，您的列表如下所示：

xvalue <- c("Jnr3250","Jnr6450","Jnr12850","Jnr25650")
Rcoef_list <- list()
for (x in xvalue) {
  form <- reformulate(x, response="H60percent")
  LM1 <- lm(form, data=DATA50)
  Rcoef_list[[x]] <- summary(LM1)$r.squared[1]
}

如果您需要r^2 ==的东西，可以在运行循环后使用sprintf("r^2 == %1.1f", unlist(Rcoef_list))。

Answer 2

您的问题不可重复，但是我认为您最好创建一个formula()对象以传递给lm()。以下是mtcars数据的示例，针对数据集中的其他三个变量对mpg进行回归：

xcols <- c("disp", "hp", "qsec")
Rcoef_list <- list()

for (i in 1:length(xcols)){
  f <- as.formula(paste0("mpg ~", xcols[i]))
  LM1 <- lm(formula = f, data = mtcars)
  Rvalue <-round(as.numeric(summary(LM1)$r.squared[1]),2) 
  R2 <- paste("r^2 == ", Rvalue) 
  Rcoef_list[[i]] <- R2  
}
Rcoef_list
#> [[1]]
#> [1] "r^2 ==  0.72"
#> 
#> [[2]]
#> [1] "r^2 ==  0.6"
#> 
#> [[3]]
#> [1] "r^2 ==  0.18"

^{由reprex package（v0.2.1）于2019-01-27创建}

lm公式的可变长度不同

2 个答案: