R 找出变量'；在回归模型中初始化，而不访问原始数据帧

我有一个

rda

文件，其中包含逻辑回归模型。如果我只想知道在

glm

中使用的自变量的数据类型是什么，那么把其他事情放在一边，我如何检查这些自变量？例如，如果我的

Y~X1+X2+X3

如何知道

X1

、

X2

和

X3

是什么数据类型？在这一点上，我没有数据框架来研究数据类型。非常感谢您的帮助。

我想先提供一些更有用的东西。检查

$terms

怎么样？（以下面的

fit

为例）

因为您的问题只提到识别数据类，所以这就足够了。但如果要访问变量的数据，请选中

$data

这就是

glm

与

lm

的不同之处

glm

返回的内容比

lm

多得多，包括

data

参数。注意，

lm

不返回

数据

---

关于

模型框架的更多信息

几乎总是，

model.frame

是最好的程序。但是要小心使用

dat <- mtcars
fit <- glm(mpg ~ qsec + factor(am) + wt + factor(gear),
           data = dat,  model = FALSE)
rm(dat)
model.frame(fit)

---

model.frame.lm

和

model.frame.glm

从模型对象中简单提取

$model

（如果存在

$model

）；否则，它将调用

model.frame.default

，从模型公式和原始数据帧构造模型帧。

不确定不访问数据帧的确切含义，但确定对象的数据类型的典型方法是使用

类（）

。例如

var@ZheyuanLi，我建议不要依赖于
$model
，因为如果函数调用中使用了
model=FALSE
，则会返回
NULL
<代码>模型.框架

（见下面我的答案）仍然有效。理由充分。我似乎从来没有遇到过具体的情况，也没有考虑过后果。我仍然支持

model.frame

，因为在

model=FALSE

并且您可以访问数据帧的情况下，它仍然会成功

$model

将返回

NULL

。在这个问题的上下文中它不会有什么不同，但在其他上下文中它可能会有不同。attr（fit$terms，“dataClasses”）解决了我眼前的问题。我感谢你的额外解释。它帮助我澄清了更多的事情。

dat <- mtcars
fit <- glm(mpg ~ qsec + factor(am) + wt + factor(gear),
           data = dat,  model = FALSE)
rm(dat)
model.frame(fit)

.S3methods("model.frame")
#[1] model.frame.aovlist* model.frame.default  model.frame.glm*    
#[4] model.frame.lm*