Statistics 试图理解线性回归代码（GLM包）中的Julia语法

这里是Total Julia noob（具备Python的基本知识）。我正在尝试做线性回归，我读到的东西建议使用GLM软件包。以下是我找到的一些示例代码：

有人能解释一下这里的语法吗？

@公式

是什么意思？文件说

@foo

意味着 我猜宏基本上只是一个函数，但是我在哪里可以找到函数/宏

公式
？不过，只要看看这里的用法，我会认为它可能是将
y~x1+x2
（不管是什么）作为
公式
参数传递给
lm
？（类似于python中的关键字参数
=
）

接下来，这里的
~
是什么？一般的医生说
~
意味着否定，但我不明白这是怎么回事

GLM文档中是否有解释所有这些内容的地方？我没看到。只看到了几个例子，但没有看到每个函数及其所有参数的完整分解
 您偶然发现了在包中定义并在Julia生态系统中的许多统计/计量经济学相关包中实施的

正如您所说，
@formula
是一个宏，它将给定给它的表达式（此处为
y~x1+x2
）转换为其他表达式。如果您想知道在Julia中调用宏时会发生什么-我承认这对新用户（有时是有经验的！）来说可能看起来很神奇-那么
@macroexpand
宏可以帮助您。在这种情况下：

julia> @macroexpand @formula(y ~ x1 + x2)
:(StatsModels.Term(:y) ~ StatsModels.Term(:x1) + StatsModels.Term(:x2))

上面的结果是由
@formula
宏构造的表达式。我们看到公式宏中的变量被转换为
StatsModels.Term
对象。如果我们直接使用
StatsModels
，我们可以通过以下方式自行构建：

julia> Term(:y) ~ Term(:x1) + Term(:x2)
FormulaTerm
Response:
  y(unknown)
Predictors:
  x1(unknown)
  x2(unknown)

julia> (Term(:y) ~ Term(:x1) + Term(:x2)) == @formula(y ~ x1 + x2)
true

现在是怎么回事，
~
，正如你所说，它可以在Julia中用于否定？这里发生的事情是，
StatsModels
为
~
定义了方法（在Julia中，这意味着本质上它是一个函数，可以写在参数之间，而不必用括号中的参数调用：

julia> (Term(:y) ~ Term(:x)) == ~(Term(:y), Term(:x))
true

因此，编写
y:：Term~x:：Term
与调用
~（y:：Term，x:：Term）
是一样的，这种调用
~
的方法是由
StatsModels
定义的（参见下面的方法6）：

请注意，这里还可以找到一般的否定含义（上面的方法3，它定义了对布尔参数调用
~
的行为，并且在Base Julia中）

我同意GLM.jl文档可能不是世界上最全面的文档，但其中一个原因是
@formula
背后的整个机制实际上不是GLM.jl的东西-所以请查看上面链接的StatsModels文档，我认为它们非常好。
至于使用
~
的原因：这是我们的惯例。
julia> (Term(:y) ~ Term(:x)) == ~(Term(:y), Term(:x))
true

julia> methods(~)
# 6 methods for generic function "~":
[1] ~(x::BigInt) in Base.GMP at gmp.jl:542
[2] ~(::Missing) in Base at missing.jl:100
[3] ~(x::Bool) in Base at bool.jl:39
[4] ~(x::Union{Int128, Int16, Int32, Int64, Int8, UInt128, UInt16, UInt32, UInt64, UInt8}) in Base at int.jl:254
[5] ~(n::Integer) in Base at int.jl:138
[6] ~(lhs::Union{AbstractTerm, Tuple{Vararg{AbstractTerm,N}} where N}, rhs::Union{AbstractTerm, Tuple{Vararg{AbstractTerm,N}} where N}) in StatsModels at /home/nils/.julia/packages/StatsModels/pMxlJ/src/terms.jl:397