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我有一个 lm 对象，想用系数提取公式。这个对象包括像月份这样的分类变量，以及与这些分类变量和数字变量的交互。

另一位用户提供了一些适用于除分类变量之外的所有代码的代码，但是当我添加分类变量（例如此处的 d）时，它会崩溃并给出错误“解析中的错误（文本 = x）：：1：785：意外的数字常量”：

a = c(1, 2, 5, 13, 40, 29, 82, 22, 34, 54, 12, 31, 21, 29, 31, 42)
b = c(12, 15, 20, 12, 34, 56, 12, 12, 15, 20, 12, 34, 56, 12, 32, 41)
c = c(20, 30, 40, 18, 72, 34, 12, 40, 18, 72, 28, 65, 21, 32, 42, 52)
d = structure(c(8L, 1L, 9L, 7L, 6L, 2L, 12L, 11L, 10L, 3L, 5L, 4L, 
8L, 1L, 9L, 7L), .Label = c("April", "August", "December", 
"February", "January", "July", "June", "March", "May", "November", 
"October", "September"), class = "factor")


model = lm(a~b+c+factor(d))

as.formula(
  paste0("y ~ ", round(coefficients(model)[1],2), " + ", 
    paste(sprintf("%.2f * %s", 
                  coefficients(model)[-1],  
                  names(coefficients(model)[-1])), 
          collapse=" + ")
  )
)

我从上面得到的是“解析错误（文本 = x）: :1:53: 意外符号 1: y ~ -7 + 14.23 * b + -6.82 * c + -529.30 * factor(d)August

当我想要得到完整的公式时，每个月都乘以一个系数（或者在这种情况下只有 3 个，在我的实际数据集中，我有更多的数据，所有月份至少发生 8 次）。但它在这里停滞不前，在这个例子中使用“意外符号”，在我的实际数据中使用“解析错误（文本 = x）::1:785: 意外数字常量”，甚至没有尝试像这里那样做一个月（不知道为什么示例和实际代码之间存在差异）。

我的公式很大，所以它需要能够按比例放大（当前代码可以）。

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2 回答 2

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在您的模型中，您有 5 个解释变量和只有 3 个数据点。见summary(model)。

于 2014-01-23T23:40:56.843 回答
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您正在创建的内容不是有效formula的 in R，因此不要尝试将结果强制sprintf转换为公式。

因此像

sprintf(' y ~ %.2f + %s', coef(model)[1], 
   paste(sprintf('(%.2f) * %s',
          coef(model)[-1], names(coef(model)[-1]) ), collapse ='+'))
于 2014-01-24T00:05:49.933 回答