R:应用带有 glm 函数的列表

R: Apply a list with glm-function

我在尝试将列表中的变量放入 glm 函数时遇到问题。我的数据框有很多变量,所以将自变量一个一个地输入 glm 会很费力。可以说我的数据框是

df <- data.frame(
  id = c(1,2,3,4,5),
  `sitting position` = c("A","B","A","A","B"),
  `variable one` = c("left", "left", "right", "right", "left"),
  `variable two` = c(50, 30, 45, 80, 57),
  `variable three` = c("m","w","w","m","m"),
  check.names = FALSE)

我想在 glm 函数中使用的列列表如下所示

columns <- dput(colnames(df))[-c(1:2)]

columns 
[1] "variable one"   "variable two"   "variable three"

现在我想将这个列表直接放入一个 glm- 函数中,类似于

glm(`sitting position` ~ columns, data = df, familiy = binomial).

而不是

glm(`sitting position` ~ `variable one` + `variable two` + `variable three`, data = df, family = binomial())

我知道我无法仅通过添加列表来工作,但我也找不到解决此问题的方法。

也许我们可以使用 reformulate。 reformulate 将从字符向量创建公式。我们可以将 reformulate 的输出提供给 glm 函数的 formula 参数。

我包括了一个初步步骤,用 janitor::clean_names.

library(janitor)

df<-df %>% clean_names
columns<-c('variable_one', 'variable_two', 'variable_three')

然后是实际的解决方案:

glm(formula=reformulate(termlabels = columns, response='sitting_position'), data=df)

查看 reformulate 的工作原理:

reformulate(termlabels = columns, response='sitting_position')

sitting_position ~ variable_one + variable_two + variable_three