我有多个数据框，我想在每个数据框上评估（多个）不同的模型。MWE
df1 <- data.frame(A3 = c(-5, 5, 1),
B3 = c(0, 10, 1))
df2 <- data.frame(A4 = c(5, 15, 1))
B4 = c(10, 20, 1))
myfun <- function(arg1, arg2){ # arg1 =1 or 2
if (arg2 == 1){
eqn <- paste0("A", arg1+2) ~ paste0("B", arg1+2) + I(as.name(paste0("B", arg1+2))^2)
} else {
eqn <- paste0("A", arg1+2) ~ paste0("B", arg1+2) + I(as.name(paste0("B", arg1+2))^2) +I(as.name(paste0("B", arg1+2))^3)
}
return (lm(formula = eqn, data = eval(as.name(paste0("df", arg1)))
)
)
}
例如，如果我跑步，myfun(1,2)我想得到lm(A4 ~ B4 + I(B4^2) + I(B4^3), data = df2)。但是无论如何，我都会收到以下错误消息Error in (paste0("B", arg1 +2))^2 : non-numeric argument to binary operator。从我读到的内容中?I，我想这是因为R隔离了传入的任何内容I()，所以它没有意识到我正在尝试转换变量：这是怎么回事，我可以解决吗？另外，有没有更好的方法来快速估算多个模型？我发现所有类似的问题在data.frame各个模型中都使用相同的问题，而我不得不考虑来自不同模型的不同数据帧的响应（和预测变量）。
也许这就是您要寻找的：
问题是您正在对字符串进行数学运算，即(paste0("B", arg1 +2))^2尝试对字符串进行平方运算，这就是为什么会出现错误的原因。在Inytead中，您可以将公式作为字符串简单地粘在一起，并通过as.formula以下方式将其转换为公式：
df1 <- data.frame(A3 = c(-5, 5, 1),
B3 = c(0, 10, 1))
df2 <- data.frame(A4 = c(5, 15, 1))
B4 = c(10, 20, 1)
myfun <- function(arg1, arg2){ # arg1 =1 or 2
if (arg2 == 1){
eqn <- paste0("A", arg1+2, " ~ B", arg1+2," + I(B", arg1+2, "^2)")
} else {
eqn <- paste0("A", arg1+2, " ~ B", arg1+2," + I(B", arg1+2, "^2) + I(B", arg1+2, "^3)")
}
return (lm(formula = as.formula(eqn), data = eval(as.name(paste0("df", arg1)))
)
)
}
myfun(2, 1)
#>
#> Call:
#> lm(formula = as.formula(eqn), data = eval(as.name(paste0("df",
#> arg1))))
#>
#> Coefficients:
#> (Intercept) B4 I(B4^2)
#> 0.84795 0.12281 0.02924
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