将变量向量传递给lm（）公式

Question

我试图自动化一段代码，以便编程变得不那么乏味。

基本上我试图在rms包中使用fastbw()逐步选择变量。我想将fastbw()选择的变量列表传递给公式为y ~ x1+x2+x3，“x1”“x2”“x3”是由fastbw()选择的变量列表

这是我尝试过但没有用的代码

olsOAW0.r060 <- ols(roll_pct~byoy+trans_YoY+change18m, 
                    subset= helper=="POPNOAW0_r060", 
                    na.action = na.exclude, 
                    data = modelready)

OAW0 <- fastbw(olsOAW0.r060, rule="p", type="residual", sls= 0.05)

vec <- as.vector(OAW0$names.kept, mode="any")

b <- paste(vec, sep ="+") ##I even tried b <- paste(OAW0$names.kept, sep="+")

bestp.OAW0.r060 <- lm(roll_pct ~ b , 
                      data = modelready, 
                      subset = helper =="POPNOAW0_r060",    
                      na.action = na.exclude)

我是R的新手，仍然没有落后于陡峭的学习曲线，所以为明显的编程错误道歉。

Answer 1

你快到了。你只需要将整个公式加入paste，就像这样：

paste("roll_pct ~ ",b,sep = "")

使用as.formula将其强制转换为实际公式，然后将其传递给lm。从技术上讲，我认为lm本身可以强制使用字符串，但是自己强迫它通常更安全。 （一些期望公式的函数不会为你做强制，其他函数会。）

Answer 2

在定义b时，您实际上需要使用collapse而不是seb。

b <- paste(OAW0$names.kept, collapse="+")

然后你可以把它放在joran的答案中

paste("roll_pct ~ ",b,sep = "")

或者只是使用：

paste("roll_pct ~ ",paste(OAW0$names.kept, collapse="+"),sep = "")

Answer 3

我今天遇到了类似的问题，如果你想让它更通用，你甚至不必拥有固定的类名，你可以使用

frmla <- as.formula(paste(colnames(modelready)[1], paste(colnames(modelready)[2:ncol(modelready)], sep = "", 
                              collapse = " + "), sep = " ~ "))

这假定您在第一列中有类变量或因变量，但索引可以很容易地切换到最后一列，如下所示：

frmla <- as.formula(paste(colnames(modelready)[ncol(modelready)], paste(colnames(modelready)[1:(ncol(modelready)-1)], sep = "", 
                              collapse = " + "), sep = " ~ "))

然后继续使用lm：

bestp.OAW0.r060 <- lm(frmla , data = modelready, ... )

Answer 4

如果你正在寻找一些不那么冗长的东西：

fm <- as.formula( paste( colnames(df)[i], ".", sep=" ~ ")) 
                                      # i is the index of the outcome column

这是一个功能：

getFormula<-function(target, df) {

  i <- grep(target,colnames(df))
  as.formula(paste(colnames(df)[i], 
                   ".", 
                   sep = " ~ "))
}
fm <- getFormula("myOutcomeColumnName", myDataFrame)
rp <- rpart(fm, data = myDataFrame) # Use the formula to build a model

Answer 5

只是为了简化和收集上述答案，基于一个功能

my_formula<- function(colPosition, trainSet){
    dep_part<- paste(colnames(trainSet)[colPosition],"~",sep=" ")
    ind_part<- paste(colnames(trainSet)[-colPosition],collapse=" + ")
    dt_formula<- as.formula(paste(dep_part,ind_part,sep=" "))
    return(dt_formula)
}

要使用它：

my_formula( dependent_var_position, myTrainSet)