というような質問を受けた。
glm関数とかでみかける、
A ~ B + C
みたいな式の、A,B,Cをfor loopとかで内容変えながら生成する方法はないかとおもって。
A,B,Cはデータの列名やけど、その名前を変数に格納して渡しても無理でさ。
いちいちもとのデータの列名そのものをA,B,Cとかに変えてやるっていうのも思いついたけど、正攻法とは思えず。
いやおそらくその方法のほうが正攻法っぽいと思われる。
やりたいことを素直に表現するなら、評価式はA ~ B + C と書くのを規則に従ってたくさん文字列として生成して、その文字列をeval 関数に渡すのだが文字列なのでparse 関数で渡してゴリ押ししよう。
# 適当なサンプルデータのdataframe cols <- head(colnames(iris), -1) # A ~ B + C のBCの組み合わせ cmb <- combn(length(cols)-1, 2) # 4番目のPetal.Width を Petal.Width ~ B + C と推定する # 普通に全部素直に書いたら glm(Petal.Width ~ Sepal.Length + Sepal.Width, data=iris) glm(Petal.Width ~ Sepal.Length + Petal.Length, data=iris) glm(Petal.Width ~ Sepal.Width + Petal.Length, data=iris) # 上記式を文字列的に書いて # 強引に評価式としてRに計算させる for(i in 1:ncol(cmb)){ # すべてのパターンの数 # 評価したい式を文字列で生成する equation <- sprintf("glm(Petal.Width ~ %s + %s, data=iris)", cols[cmb[1,i]], cols[cmb[2,i]]) # 文字列をRで計算させる print(eval(parse(text=equation))) }
Call: glm(formula = Petal.Width ~ Sepal.Length + Sepal.Width, data = iris) Coefficients: (Intercept) Sepal.Length Sepal.Width -1.5635 0.7233 -0.4787 Degrees of Freedom: 149 Total (i.e. Null); 147 Residual Null Deviance: 86.57 Residual Deviance: 22.25 AIC: 147.5 Call: glm(formula = Petal.Width ~ Sepal.Length + Petal.Length, data = iris) Coefficients: (Intercept) Sepal.Length Petal.Length -0.008996 -0.082218 0.449376 Degrees of Freedom: 149 Total (i.e. Null); 147 Residual Null Deviance: 86.57 Residual Deviance: 6.144 AIC: -45.58 Call: glm(formula = Petal.Width ~ Sepal.Width + Petal.Length, data = iris) Coefficients: (Intercept) Sepal.Width Petal.Length -0.7065 0.0994 0.4263 Degrees of Freedom: 149 Total (i.e. Null); 147 Residual Null Deviance: 86.57 Residual Deviance: 6.082 AIC: -47.12
