缩短R-revoScaleR rxGLM（）中函数调用的长度

目前，我正在使用R在大型数据集上创建一些GLM模型。由于它的大小，我在revoScaleR包中使用了rxGlm（）函数——它比基本的glm（）函数运行得快得多

我将所有的函数调用都保存在一个R脚本中，以便以后可以重现我的工作—审计跟踪，等等

我的函数调用非常长，因为我有很多因素（~50）。它们看起来都是这样的：

rxGlm_C <- rxGlm(Dependent.Variable ~
               1 +
               Factor 1 +
               Factor 2 +
               Factor 3 +
                     ...........
               Factor N,
             family = tweedie(var.power = 1.5, link.power = 0),
             data = myDataFrame,
             pweights = "Weight.Variable",
)

---

rxGlm_C有两种情况。如果您使用的是
myDataFrame
中的所有变量，那么您只需编写

rxGlm(Dependent.Variable ~ .,
      family = tweedie(var.power = 1.5, link.power = 0),
      data = myDataFrame, pweights = "Weight.Variable")

对于完整的模型，然后，比如

rxGlm(Dependent.Variable ~ . - Factor13,
      family = tweedie(var.power = 1.5, link.power = 0),
      data = myDataFrame, pweights = "Weight.Variable")

删除
因子13

如果你没有使用所有的变量，那么你可以保存完整的公式，比如

frml <- y ~ Factor1 + Factor2 + Facto3

但是请注意，在这种情况下，
表示“与
frml
中相同的右侧”，而不是前一个选项中的“所有变量”

另外，如果是后一个选项，您可以使用
paste
和
formula
帮助构建完整公式，谢谢。对于后一个选项，我可以使用如下语法：update（frml，~.-Factor2）？（导致y~因子1）@Alan，是的，绝对是。我应该补充一点，当使用
update
时，点不再表示“所有变量”。相反，它是：与
frml
中相同的右侧，然后您可以添加或减去任何变量。
update(frml, ~ . - Factor3)
# y ~ Factor1 + Factor2