在R中，如何動態使用update（）？

在R中，我經常需要循環訪問類型對象列表lm（例如glm,lme,clm），並使用新公式或其他參數更新它們。我使用lapply()這樣做，因爲它以相同的列表格式返回它們，並且名稱完好無損，所以我可以繼續此過程。在R中，如何動態使用update（）？

有時候，我傳遞的論點是動態的，而且每個模型都有所不同。例如，

lapply(names(mylist) function(ii) { 
    jj<-myotherlist[[ii]]; 
    update(mylist[[ii]],.~.+jj) 
})

其中jj是被添加到列表中的每個模型的術語，並且在一些其他列表被定義對每個模型的基礎。

比方說，一個特定的模型預期的結果公式應該是y~a+b+c。取而代之的是，所產生的lm對象內部調用對象包含y~a+b+jj。因此，在某些情況下導致lm對象可以正常工作，但每當公式需要進行評估，它的錯誤，因爲jj早已不復存在。有沒有推薦的方法要麼力update()擴大它的參數中所有的變量時，其輸出寫入call對象或強制使用該call對象，以評估在lm對象的內部背景下的呼叫，而不是全球範圍內的功能，這樣至少我可以東西新的變量進入model或data對象lm風格的對象通常包含哪些內容？

AND，如果用動態變量更新的部分是數據參數會怎樣？例如： -

data=cbind(sharedByAllModels,y=kk)

...其中kk是唯一的當前模型（也許是某種在sharedByAllModels數據幀某些列的聚集）。

來源

2012-07-30 f1r3br4nd

使用do.call，這在執行前進行參數賦值。見anova test fails on lme fits created with pasted formula。

來源

2012-07-30 18:13:56 Aaron

回答您的主要問題，可以使用bquote()來控制更新公式對象的哪些部分（即.()內的那些部分）進行評估。

lapply(1:2, function(ii) { 
     jj <- as.name(myotherlist[[ii]]) 
     update(mylist[[ii]], substitute(. ~ . + jj)) 
     }) 
# [[1]] 
# y ~ a + b + c 
# 
# [[2]] 
# y ~ A + B + C

：

mylist <- list(y ~ a + b, y ~ A + B) 
myotherlist <- list("c", "C") 

lapply(1:2, function(ii) { 
    jj <- as.name(myotherlist[[ii]]) 
    update(mylist[[ii]], bquote(. ~ . + .(jj)))}) 
# [[1]] 
# y ~ a + b + c 
# 
# [[2]] 
# y ~ A + B + C

可替換地，以類似的方式使用substitute()

來源

2012-07-30 18:16:45

在R中，如何動態使用update（）？

回答

相關問題