快速提问。
我想执行如下所示的线性回归：
lm(y ~ x1 + x2 + x3 + x4 +x5, mydata)
如果我手动写出这段代码，这很好。
但是，我想使用的自变量存储为一个字符，如下所示：
> vars
[1] "x1 + x2 + x3 + x4 +x5"
我试着输入这个：
lm(y ~ vars, mydata)
Error in model.frame.default...
但它给出了一个错误！
所以我尝试了这个：
lm(y ~ noquote(vars), mydata)
Error in model.frame.default...
然后这个
lm(y ~ print(vars, quote = FALSE), mydata)
Error in model.frame.default...
任何人都知道我该如何解决这个问题？“vars”中的字符串是由上游程序提供给我的，所以我无法在那个级别解决它。
谢谢！
您可以使用标准 R 函数和as.formula(). 诀窍是要注意，您需要有一个完整的公式（至少包含一个~），以便 R 为您创建一个公式对象。这是一个例子
## predictors
vars <- "x1 + x2 + x3 + x4 + x5"
## dummy data for example
dat <- data.frame(matrix(rnorm(120), ncol = 6))
names(dat) <- c("y", paste("x", 1:5, sep = ""))
## create a formula - here we need to paste on the response part
## y ~
form <- as.formula(paste("y ~", vars))
## Fit the model using `form`
mod <- lm(form, data = dat)
如果您打印form，您会看到 R 创建了一个不再打印为字符串的特殊对象：
> form
y ~ x1 + x2 + x3 + x4 + x5