线性回归函数故障答案

【问题标题】：Linear regression function malfunction线性回归函数故障
【发布时间】：2017-01-16 11:34:30
【问题描述】：

variables.null.model <- paste('utalter', 'lcsex', 'utcigreg', 'utbmi',    'month', sep = '+')
variables.full.model <- paste('utalter', 'lcsex', 'utcigreg', 'utbmi',   'month', 'ltedyrs','occ_status', 'marital_status', 'social_cat','GC_linc125_07', 'GC_linc250_07', 'GC_linc500_07', 'GC_linc1000_07', 'GC_linc5000_07', 'GC_pop500_08','utalkkon', 'activity', 'utpyrs', 'cvd', 'utmstati', 'utmfibra', 'utantihy', 'utmeddia', 'utmadins','utwhrat','ul_choln', sep='+')
pollutants_3 <- c('GC_PM10_09', 'GC_PM25_09', 'GC_Coarse_09', 'GC_BS25_09', 'GC_NOX_09', '$GC_NO2_09')

null <- paste(variables.null.model, pollutants_3, sep='+')
full <- paste(variables.full.model, pollutants_3, sep='+')

fun.model.summary <- function(x) {
formula    <- as.formula(paste("log_sfrp5 ~", x))
lm <- lm(formula, data = kalonji.na )
coef(summary(lm))
}

lm.summary <- lapply(full, fun.model.summary)

我正在处理一些空气污染数据，并希望运行线性回归函数并总结系数。我上面有以下代码，但出现此错误：

解析错误（文本 = x，keep.source = FALSE）： :1:269: 意外的'$'

有什么办法可以解决这个问题吗？

【问题讨论】：

pollutants_3 由什么组成？而且我认为lapply(c(null, full), ...) 应该可以工作
你的full变量是一个长度为1的字符向量。那么，你为什么要在上面使用lapply呢？
@Istrel 再看一遍，它的长度 > 1。
老实说，你根本不应该在这里使用字符向量。 R 有更好的方法来构建公式。使用字符串是一个弯路，并且会导致导致错误的复杂性，如下所示。

标签： r

【解决方案1】：

您的最后一个污染物是'$GC_NO2_09'。注意流浪的$ 符号。

但正如我在评论中所说，我强烈建议不要在此处使用字符串¹。通过 as.name 将字符串转换为 R 标识符，直接从 R 对象构造公式。

您可以使用Reduce 和call 将名称列表组合成一个总和。例如：

make_addition = function (lhs, rhs)
    call('+', lhs, rhs)

variables_null_model = c('utalter', 'lcsex', 'utcigreg', 'utbmi', 'month')
interaction_terms_full_model = Reduce(make_addition, lapply(variables_null_model, as.name))

fun_model_summary = function (x) {
    formula = call('~', quote(log_sfrp5), call('+', interaction_terms_full_model, as.name(x)))
    lm = lm(formula, data = kalonji_na)
    coef(summary(lm))
}

lm_summary = lapply(pollutants_3, fun_model_summary)

¹ 作为背景知识，这里使用字符串颠覆了类型系统，并用无类型的字符串替换了正确的、不同的类型。这被称为stringly typing，它是一种反模式，因为它隐藏了错误。您的问题就是此类错误的一个示例。

【讨论】：