使用R，如何引用变量（或变量变量）a la PHP

使用R stats，我想访问一个类似于PHP双美元符号技术的可变场景：

具体地说，我在R中寻找一个与PHP中的$$等效的函数

更新：批准的答案包含所需的基本功能

在PHP中，我可以分配$a=hello；和$hello=hello world；。然后我可以使用eval来动态改变变量；这在php中称为变量，使用两个美元符号$$：echo$$a；将打印hello world。它计算$a，即hello，然后计算$hello

因此，我有一个使用R的回归设置，有4个数据选项和3个模型选项。我使用R和主要是库plm执行大约60行统计数据，但也使用tseries、lmtest、一系列诊断测试、汇总OLS、固定效应FE和随机效应RE以及异方差、序列自相关、互相关自相关等测试。如果存在这些元素，我会根据存在的内容巧妙地更新标准错误：仅异质[vcovHC white]，异质串联或异质交叉[vcovHC arellano]，全部[vcovSCC Driscoll Kray]

最后，我想在一个页面上显示3个模型选项的调整回归模型FE/RE。每个页面将有四个数据选项中的一个。我想输出乳胶。所以在这个场景中，我需要一个变量方法。我正在尝试求值、解析、替换、赋值

这样，我在R MDATA中有一个变量，包含了回归所需要的数据。我还有mDat.hi，mDat.mid，mDat.low。这4个元素可以表示为指向变量的字符串列表：

d=cmDat.total、mDat.low、mDat.mid、mDat.hi；数据循环

类似地，对于模型，我有使用公式、公式、pForumla的公式数据类型，例如model.main=emp~wage+capital | lagwage，1+capital：

m=cmodel.main，model.lone，model.interaction；模型回路

我想循环d中的I，m中的j，然后进行一系列的回归

for(i in 1:length(d))
    {
    myData = $$d[i];
    for j in 1:length(m))
        {
        myModel = $$m[j];
        ... ### do stuff with myData, myModel
            that has been assigned the values of myData (a data frame) 
            and myModel (a model specification)

对于i=1；j=1，myData的计算结果为mDat.total数据帧，myModel的计算结果为model.main

理想情况下，我想要一个使用R的独立函数，其行为类似于$$，例如，在上面的伪代码中，将$$替换为函数doubleEvaluatex或variableX

提前谢谢

蒙特

{x:

考虑从字符串值中获取环境变量。另外，考虑数据文件和模型列表之间的嵌套的LIAPE用于更有组织的返回对象。嵌套for循环需要将每个迭代添加到生长列表中，除非您只需要输出。下面的例子使用线性模型，LM:

---

回答很好。是的，我同意Lappy是一种正确的方法，但有时Lappy的逻辑没有过程for循环那么有意义。但是，关于不断增长的列表，您可能是对的。让我编写代码，看看它是否有效。我几乎肯定我可以让它工作，但对于任何变量类型，是否有$$方法可以这样做可以使用R吗？因此，在您的场景中，您只构建了一个对象，例如ols。我需要执行几个调用，并将其存储在主列表中…我尝试在上面的列表场景中替换您的行ols，它返回一个维度正确的对象，但所有值均为FALSE。>strmodeldata列表4$：列表3..$：logi FALSE..$：logiFALSE..$：logi FALSE$：3..$：logi FALSE..$：logi FALSE$：3..$：logi FALSE..$：logi FALSE$：3..$：logi FALSE..$：logi FALSE..$：logi FALSE可能需要引用…listunittest.1=unittest.1，unittest.2=unittest.2，bptest=bptest，viftest=viftest，pdwtest，pbgtest=pbgtest，poolled.reg=poolled.reg，poolled.sum=poolled.sum，poolled.xsd=poolled.xsd，poolled.coef=poolled.coef，fixed.reg=fixed.reg，…，random.reg=random.reg，…，hausmantest=hausmantest；

for(i in 1:length(d))
    {
    myData = $$d[i];
    for j in 1:length(m))
        {
        myModel = $$m[j];
        ... ### do stuff with myData, myModel
            that has been assigned the values of myData (a data frame) 
            and myModel (a model specification)

model1 <- y ~ x1
model2 <- y ~ x2
model3 <- y ~ x3

dflist <- c("df1","df2","df3")
modelist <- c("model1", "model2", "model3")

# MODEL DATA RETURNS NESTED LIST OF 3 ELEMENTS 
# EACH WITH CORRESPONDING DATA METRICS (COEFF, RESIDUALS, ETC.)
modeldata <- lapply(dflist,
                    function(x) {                  
                    df<-get(x)       
                    lapply(modelist,
                           function(y) {
                           model <- get(y)
                           ols <- lm(model, df)                                          
                    })                  
               })

# BELOW CREATES MODEL SUMMARY LIST OF 3 ELEMENTS 
# FOR FIRST THREE MODELS USING FIRST DATASET
modelsummary <- lapply(modeldata[[1]], summary)

# INITIALIZE A LIST TO CONTAIN DATA
modeldata <- list()

for (i in dflist){  
  df<-get(i)
  for (j in modelist){    
    model <- get(j)

    # APPEND TO MODELDATA LIST
    # FINAL RETURN IS LARGE LIST OF ALL DATA MODELS
    modeldata <- c(modeldata, lm(model, df))    
  }  
}