对于家庭作业，我编写了一个执行前向逐步回归的函数。它需要 3 个参数：因变量、潜在自变量列表以及找到这些变量的数据框。目前，除了数据框（包括自变量列表）之外，我的所有输入都是字符串。
许多内置函数以及来自高配置包的函数允许输入不是字符串的变量。哪种方式是最佳实践，为什么？如果非字符串是最佳实践，考虑到其中一个参数是数据框中的变量列表，而不是单个变量，我该如何实现呢？
问问题
255 次
1 回答
4
就我个人而言，如果它完成了你需要的事情，我认为使用字符串没有任何问题。如果需要，您可以重写函数以将公式作为输入而不是字符串来指定自变量和因变量。在这种情况下，您的函数调用将如下所示：
fitmodel(x ~ y + z,data)
而不是这个：
fitmodel("x",list("y","z"),data)
使用公式将允许您指定要在回归中使用的变量的简单代数组合，例如x ~ y + log(z). 如果你走这条路，那么你可以通过调用来构建公式指定的数据框model.frame，然后使用这个新的数据框来运行你的算法。例如：
> df<-data.frame(x=1:10,y=10:1,z=sqrt(1:10))
> model.frame(x ~ y + z,df)
x y z
1 1 10 1.000000
2 2 9 1.414214
3 3 8 1.732051
4 4 7 2.000000
5 5 6 2.236068
6 6 5 2.449490
7 7 4 2.645751
8 8 3 2.828427
9 9 2 3.000000
10 10 1 3.162278
> model.frame(x ~ y + z + I(x^2) + log(z) + I(x*y),df)
x y z I(x^2) log(z) I(x * y)
1 1 10 1.000000 1 0.0000000 10
2 2 9 1.414214 4 0.3465736 18
3 3 8 1.732051 9 0.5493061 24
4 4 7 2.000000 16 0.6931472 28
5 5 6 2.236068 25 0.8047190 30
6 6 5 2.449490 36 0.8958797 30
7 7 4 2.645751 49 0.9729551 28
8 8 3 2.828427 64 1.0397208 24
9 9 2 3.000000 81 1.0986123 18
10 10 1 3.162278 100 1.1512925 10
>
于 2013-09-30T18:02:04.640 回答