lm 公式变量长度不同

Question

我想为 facetwrap 中的每个 ggplot 计算一个 r 平方系数。我想到了一个使用 for 循环的解决方案，并将系数保存在列表中，然后将列表的项目分配给每个方面。但是，我无法计算 for 循环中的系数。我收到一条错误消息：

Error in model.frame.default(formula = H60percent ~ choice, data = DATA50, : variable lengths differ (found for 'choice')

这是我的代码：

xvalue <- c("Jnr3250","Jnr6450","Jnr12850","Jnr25650")
Rcoef_list <- list()
for (i in 1:length(xvalue)) {
  #print i as a number
  print(i)
  #choose elemnt from from xvalue according to the i (number)
  choice <-  noquote(xvalue[i], right = FALSE)
  print(choice)
  # counts R2
  LM1 =  lm(formula = H60percent ~ choice, data = DATA50)
  Rvalue <-round(as.numeric(summary(LM1)$r.squared[1]),2) 
  R2 <- paste("r^2 == ", Rvalue)
  print(R2)
  #put each R2 in a list
  Rcoef_list[[i]] <- R2
}

如果我写一个列的实际名称（例如 Jnr3250）而不是在 lm 函数中选择，它就可以工作（但显然只针对一个值）。我试过paste0(choice)，错误是一样的。我会很高兴收到任何提示，或者如果有人能指出我正确的方向。

Answer 1

您的变量是单独的预测变量值还是分组变量的值？下面的答案假设是前者；如果是后者，请使用 lme4::lmList() 或 nlme::lmList() ...

这几乎是重复的……我没有剖析您的示例以确切了解您遇到麻烦的地方，但通常最好使用 reformulate() 解决此类问题。精简后，您的列表将如下所示：

xvalue <- c("Jnr3250","Jnr6450","Jnr12850","Jnr25650")
Rcoef_list <- list()
for (x in xvalue) {
  form <- reformulate(x, response="H60percent")
  LM1 <- lm(form, data=DATA50)
  Rcoef_list[[x]] <- summary(LM1)$r.squared[1]
}

如果你想要 r^2 == 东西，你可以在运行循环之后使用 sprintf("r^2 == %1.1f", unlist(Rcoef_list))。

Answer 2

您的问题不可重现，但我认为您创建一个 formula() 对象以传递给 lm() 会更好一些。这是 mtcars 数据的示例，针对数据集中的其他三个变量回归 mpg：

xcols <- c("disp", "hp", "qsec")
Rcoef_list <- list()

for (i in 1:length(xcols)){
  f <- as.formula(paste0("mpg ~", xcols[i]))
  LM1 <- lm(formula = f, data = mtcars)
  Rvalue <-round(as.numeric(summary(LM1)$r.squared[1]),2) 
  R2 <- paste("r^2 == ", Rvalue) 
  Rcoef_list[[i]] <- R2  
}
Rcoef_list
#> [[1]]
#> [1] "r^2 ==  0.72"
#> 
#> [[2]]
#> [1] "r^2 ==  0.6"
#> 
#> [[3]]
#> [1] "r^2 ==  0.18"

^{由 reprex package (v0.2.1)}

于 2019-01-27 创建

lm 公式变量长度不同

lm formula variable lengths differ

r

lm