如何将公式传递给 lm() 而不会出错？ [复制]答案

【问题标题】：How do I pass a formula to lm() without error? [duplicate]如何将公式传递给 lm() 而不会出错？ [复制]
【发布时间】：2020-11-11 22:34:30
【问题描述】：

我尝试将公式传递给 lm()。但是，当我执行以下操作时：

independend_vars <- c("PC_1_food_men","covar_prev_diab")
dependent_var <- c("PC_1_mets_men", "PC_2_mets_men", "PC_3_mets_men")

var_names <- independend_vars

formula <- as.formula(paste0(dependent_var, "~", paste0(var_names, collapse = "+")))

我收到以下错误：

Warning:
Using formula(x) is deprecated when x is a character vector of length > 1.
  Consider formula(paste(x, collapse = " ")) instead.

有谁知道问题出在哪里？

【问题讨论】：

只试formula()
我们需要一个示例，因为您的代码应该可以工作，即尝试dependent_var = "y" ; var_names = c("x1", "x2") ps 还有?reformulate ...我猜您有多个因变量？即dependent_var = c("y", "z")
检查 paste0(dependent_var, "~", paste0(var_names, collapse = "+")) 并查看为什么警告消息说它的长度 > 1。
@Duck 不幸的是，公式（）不起作用。
@ Rui Barradas 我在检查 paste0(dependent_var, "~", paste0(var_names, collapse = "+")): "PC_1_mets_men~PC_1_food_men+covar_prev_diab" "PC_2_mets_men~ PC_1_food_men+covar_prev_diab" "PC_3_mets_men~PC_1_food_men+covar_prev_diab"..... 但是，完整的语法与 as.formula() 会抛出错误

标签： r formula lm

【解决方案1】：

有一个警告（不是错误），因为在问题中dependent_var 有多个元素，它让您知道它忽略了除第一个元素之外的所有元素。另请注意，您不必将字符串转换为公式，因为 lm 将接受字符串，但如果给定长度 > 1 的字符向量，它将忽略除第一个元素之外的所有元素并给出类似的警告。

我们可以将问题中的代码修改成这样：

paste(sprintf("cbind(%s)", toString(dependent_var)), "~", 
  paste(var_names, collapse = " + "))

给予：

[1] "cbind(PC_1_mets_men, PC_2_mets_men, PC_3_mets_men) ~ PC_1_food_men + covar_prev_diab"

不过，在下一节中使用reformulate 会更容易一些。

重新制定

相反，我们可以使用sprintf 形成LHS，然后将其与reformulate 中的自变量一起使用。使用内置的 CO2 数据集，以便我们可以实际运行结果：

dep_vars <- names(CO2)[4:5]    # c("conc", "uptake")
indep_vars <- names(CO2)[2:3]  # c("Type", "Treatment")

fo <- reformulate(indep_vars, sprintf("cbind(%s)", toString(dep_vars)))
fo
## cbind(conc, uptake) ~ Type + Treatment

lm(fo, CO2)

给予：

Call:
lm(formula = fo, data = CO2)

Coefficients:
                  conc        uptake    
(Intercept)        4.350e+02   3.697e+01
TypeMississippi   -5.582e-14  -1.266e+01
Treatmentchilled   0.000e+00  -6.860e+00

这个问题有多个因变量，但如果只有一个，那么我们可以简化重新表述语句。例如，只使用第一个因变量：

reformulate(indep_vars, dep_vars[1])
## conc ~ Type + Treatment

更好看的呼叫线

上面的 Call: 行将 RHS 显示为字面意义上的 fo，但我们可以使用 do.call 来强制它产生更好看的 Call: 行。

do.call("lm", list(fo, quote(CO2)))

给予：

Call:
lm(formula = cbind(conc, uptake) ~ Type + Treatment, data = CO2)

Coefficients:
                  conc        uptake    
(Intercept)        4.350e+02   3.697e+01
TypeMississippi   -5.582e-14  -1.266e+01
Treatmentchilled   0.000e+00  -6.860e+00

【讨论】：

【解决方案2】：

您有一个因变量向量，因此在您的paste 调用之后您有一个公式向量。一次只能传一个给as.formula：

independend_vars <- c("PC_1_food_men","covar_prev_diab")
dependent_var <- c("PC_1_mets_men", "PC_2_mets_men", "PC_3_mets_men")

var_names <- independend_vars
string_form <- paste0(dependent_var, "~", paste0(var_names, collapse = "+"))

string_form
#> [1] "PC_1_mets_men~PC_1_food_men+covar_prev_diab"
#> [2] "PC_2_mets_men~PC_1_food_men+covar_prev_diab"
#> [3] "PC_3_mets_men~PC_1_food_men+covar_prev_diab"

as.formula(string_form)
#> Warning: Using formula(x) is deprecated when x is a character vector of length > 1.
#>   Consider formula(paste(x, collapse = " ")) instead.
#> PC_1_mets_men ~ PC_1_food_men + covar_prev_diab

如果您想要 3 个不同的公式，您可以在 lapply 中执行 as.formula

lapply(string_form, as.formula)
#> [[1]]
#> PC_1_mets_men ~ PC_1_food_men + covar_prev_diab
#> <environment: 0x0000000015620b28>
#> 
#> [[2]]
#> PC_2_mets_men ~ PC_1_food_men + covar_prev_diab
#> <environment: 0x0000000015620b28>
#> 
#> [[3]]
#> PC_3_mets_men ~ PC_1_food_men + covar_prev_diab
#> <environment: 0x0000000015620b28>

如果您不想要 3 个公式，我不清楚您要做什么。

^{由reprex package (v0.3.0) 于 2020 年 7 月 22 日创建}

【讨论】：