在下面的最小示例中，我试图在回归公式中使用字符串vars的值.但是，我只能将变量名字符串("v2+v3+v4")传递给公式，而不能传递该字符串的真正含义(例如，"v2"是dat$v2).
我知道有更好的方法来运行回归(例如，lm(v1 ~ v2 + v3 + v4, data=dat)).我的情况更复杂，我正试图弄清楚如何在公式中使用字符串.有什么 idea 吗？
Updated below code
# minimal example
# create data frame
v1 <- rnorm(10)
v2 <- sample(c(0,1), 10, replace=TRUE)
v3 <- rnorm(10)
v4 <- rnorm(10)
dat <- cbind(v1, v2, v3, v4)
dat <- as.data.frame(dat)
# create objects of column names
c.2 <- colnames(dat)[2]
c.3 <- colnames(dat)[3]
c.4 <- colnames(dat)[4]
# shortcut to get to the type of object my full code produces
vars <- paste(c.2, c.3, c.4, sep="+")
### TRYING TO SOLVE FROM THIS POINT:
print(vars)
# [1] "v2+v3+v4"
# use vars in regression
regression <- paste0("v1", " ~ ", vars)
m1 <- lm(as.formula(regression), data=dat)
更新:
这里有一个不起作用的例子:)使用上面创建的相同数据帧dat.
dv <- colnames(dat)[1]
r2 <- colnames(dat)[2]
# the following loop creates objects r3, r4, r5, and r6
# r5 and r6 are interaction terms
for (v in 3:4) {
r <- colnames(dat)[v]
assign(paste("r",v,sep=""),r)
r <- paste(colnames(dat)[2], colnames(dat)[v], sep="*")
assign(paste("r",v+2,sep=""),r)
}
# combine r3, r4, r5, and r6 then collapse and remove trailing +
vars2 <- sapply(3:6, function(i) {
paste0("r", i, "+")
})
vars2 <- paste(vars2, collapse = '')
vars2 <- substr(vars2, 1, nchar(vars2)-1)
# concatenate dv, r2 (as a factor), and vars into `eq`
eq <- paste0(dv, " ~ factor(",r2,") +", vars2)
问题是:
print(eq)
# [1] "v1 ~ factor(v2) +r3+r4+r5+r6"
与第一个示例中的regression不同，eq不引入列名(例如v3).保留对象名称(例如r3).因此，下面的lm()命令不起作用.
m2 <- lm(as.formula(eq), data=dat)