在data.frame中选择要在模型中实现的列

是否有一种方法可以使用data.frame的指定列运行模型（为简单起见，线性模型）

例如，我希望能够做到以下几点：

set.seed(1)
ET = runif(10, 1,20)
x1 = runif(10, 1,20)
x2 = runif(10, 1,30)
x3 = runif(10, 1,40)

Xdf = data.frame(ET = ET, X1 = x1, X2 =x2, X3 = x3)

lm(ET~Xdf[,c(2,3)], data = Xdf)

其中，线性模型将等于

lm（ET~X1+X2，data=Xdf）

我尝试过使用矩阵-但在这种情况下它不起作用，因为我最终将根据data=data.frame调用指定的data.frame中存储的值添加空间相关性，并具有某些名称.frame。此外，我需要能够选择数据中的某些列，因为这将使用不同的预测值在多个模型中循环

任何帮助都将不胜感激。谢谢

这里有一个（相当难看的）方法让它工作

在调用

lm

之前，我使用

as.formula

和

paste

函数生成公式

我相信有更好的方法可以做到这一点，但这就是我想到的

# ET ~ X1 + X2
f1 <- as.formula(paste("ET~", paste(names(Xdf)[c(2,3)], 
                                        collapse="+")))
lm(f1, data=Xdf)

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以下是一个单线解决方案：

lm(ET~., data = Xdf[c(2,3)])

如果要包括除一个变量以外的所有变量，例如X3：

lm(ET~., data = Xdf[-c(4)])

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完成任务-谢谢！我想知道

粘贴

在那里是否有效。

lm(ET~., data = Xdf[-c(4)])