R 在svy包中循环使用数据集变量

我构建了一个R函数，它在一系列列上使用相同的解释变量。我已经使用了

glm

函数，但是现在我需要对调查包中的

svyglm

执行相同的操作。我遇到的主要问题是，我不能像在

glm

中那样使用

svyglm（Data[，I]~explanatoryVariables）

构建循环，因为它不喜欢列名（尽管列名在循环中非常实用）

例如，如果您尝试

library(survey)
data(api)
dstrat<-svydesign(id=~1,strata=~stype, weights=~pw, data=apistrat, fpc=~fpc)
summary(svyglm(api00~ell+meals+mobility, design=dstrat))

有人知道怎么避开这件事吗？为了给出一个简单的例子（不考虑统计精度或链接函数），我需要在正常的

glm

中实现这一点，但使用

svyglm

for(i in (12:15)){
print(glm(apistrat[,i]~ ell+meals,data=apistrat)$aic)
}

---

您需要使用

as.formula

粘贴适当的列以进行计算。我为您的案例创建了一个自定义函数：

mysvy <- function(data, columns, ...) {
    model <- lapply(as.list(columns), function(x) {
          summary(svyglm(as.formula(paste0(names(data)[x], "~ell+meals+mobility")), 
            data = data, ...))
        })
    return(model)
}

---

mysvy看看这个问题和答案
mysvy <- function(data, columns, ...) {
    model <- lapply(as.list(columns), function(x) {
          summary(svyglm(as.formula(paste0(names(data)[x], "~ell+meals+mobility")), 
            data = data, ...))
        })
    return(model)
}

# To run columns 13 - 15 and get the results into a list
results <- mysvy(apistrat, 13:15, design = dstrat)
# should return a list of 3. results[[1]] to see the first