如何在R中的回归公式中使用变量？

如何在回归公式中使用变量

例如，使用“动物”数据集（以质量为单位），以下各项工作正常：

data(Animals)
model <- lm(body ~ brain, data = Animals)

数据（动物）
模型使用
get
函数

lm(get(x) ~ get(y), data = Animals)

reformulate(y,x)
# body ~ brain

您需要根据角色值生成适当的公式。在这种情况下，最简单的方法是
reformate（）
函数

lm(get(x) ~ get(y), data = Animals)

reformulate(y,x)
# body ~ brain

然后您可以在
lm（）
调用中使用它

lm(reformulate(y,x), data = Animals)
# 
# Call:
# lm(formula = reformulate(y, x), data = Animals)
# 
# Coefficients:
# (Intercept)        brain  
#  4316.32258     -0.06594  

您可以使用
lm（paste0（x，“~”，y），data=Animals）
假设您以后不需要从模型中执行类似
predict（）
的操作（我假设这不是
predict（）
safe？）与
lm（公式（paste0（y，“~”，x）），data=Animals）有什么区别吗
？
重新格式化
使术语向量的使用变得更容易：
重新格式化（c（“var1”、“var2”）、“respvar”）
，并且具有包含截取的选项。（但基本上它只是为您粘贴）。