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公式是 R 的统计和图形函数的一个非常有用的特性。和大家一样，我是这些功能的用户。但是，我从未编写过将公式对象作为参数的函数。我想知道是否有人可以通过链接到 R 编程这一方面的可读介绍或提供一个独立的示例来帮助我。

假设有一些 data.frame foo_data_frame并且想要通过其他一些列找到目标列Y的回归。为此，通常会使用一些公式和模型。例如：

如果公式是静态编码的，那效果很好。如果希望使用恒定数量的因变量（例如，2）来根植多个模型，则可以这样处理：

我的问题是当变量的数量在程序运行期间动态变化时如何做同样的影响？

我正在尝试使用lm(...). 我的数据集有很多特征（>50）。我不想把我的代码写成：

我想知道编写此代码的简写符号是什么？

我正在阅读有关R Formula的文档，并试图弄清楚如何使用depmix（来自 depmixS4 包）。

现在，在 depmixS4 的文档中，示例公式往往类似于y ~ 1. 对于像 的简单情况y ~ x，它定义了输入 x 和输出 y 之间的关系，所以我得到它类似于y = a * x + b，其中a是斜率，并且b是截距。

如果我们回到y ~ 1，公式会让我失望。它是否等同于y = 1（y = 1 处的水平线）？

添加一点上下文，如果您查看 depmixs4 文档，下面有一个示例

depmix(list(rt~1,corr~1),data=speed,nstates=2,family=list(gaussian(),multinomial()))

我认为总的来说，以结尾的公式让~ 1我感到困惑。任何人都可以解释什么~ 1或y ~ 1意思吗？

我无法像使用文本一样使用公式。我想要做的是将公式连接到图表的标题。但是，当我尝试将公式与文本一起使用时，我失败了：

这可以。现在我想像这样构建字符串"my text celkem ~ rok + mesic"- 这就是问题所在：

sprint现在我看到package 中有一个函数gtools，但我认为这是一个基本的东西，值得在默认环境中解决！

我在有关回归建模的教程中看到了以下命令：

这个命令究竟做了什么，~（波浪号）在命令中的作用是什么？

我正在尝试使用神经网络进行预测。

创建一些 X：

创建 Y：

给他们起个名字

制作data.frame：

现在，我得到了错误

terms.formula（公式）中的错误：'。' 在公式中，没有“数据”参数

例如，在 lm（线性模型）中，这是可行的。

我有一个公式，其中包含一些术语和一个数据框（早期model.frame()调用的输出），其中包含所有这些术语以及更多。我想要模型框架的子集，它只包含公式中出现的变量。

期望的结果是fr减去z列（fr[,1:4]作弊 - 我需要一个程序解决方案......）

一些不起作用的策略：

（因为all.vars()得到"Reaction"，不是log("Reaction")）

（因为分裂+虚假地分裂了这个log(1+Days)词）。

我一直在考虑沿着公式的解析树走下去：

但我还没有一个解决方案，而且我好像要掉进兔子洞了。想法？

我正在尝试索引 R 公式中的某些组件，例如

但它总是伴随着一个错误：

有人可以知道如何使它工作吗？这样就可以了，

我有一些类似的东西

我想把它改造成

更一般地说，我想要一个函数，它接受一个公式并返回该公式，其中所有匹配“^x$”的术语都替换为“x_part1”和“x_part2”。这是我目前的解决方案，但感觉很笨拙......

另一个需要注意的是，输入公式可以通过交互来指定。

应该输出这些（等效）公式之一

MrFlick 提倡使用

替代(y ~ b*x + z, 列表(x=quote(x_part1 + x_part2)))

但是当我将要修改的公式存储在变量中时，如

这种方法似乎需要更多的按摩：

对这种方法的必要改变是：

但是当 'x' 和 c('x_part', 'x_part2') 都存储在具有名称的变量中时，我无法弄清楚如何使用这种方法，例如var.to.replace及new.terms以上。