在R中创建特定类的对象

函数lm（...）返回类“lm”的对象。我如何创建一个这样的对象数组？我要做到以下几点：在R中创建特定类的对象

my_lm_array <- rep(as.lm(NULL), 20) 
#### next, populate this array by running lm() repeatedly: 
for(i in 1:20) { 
    my_lm_array[i] <- lm(my_data$results ~ my_data[i,]) 
}

显然符合 “my_lm < - 代表（as.lm（NULL），20）” 不起作用。我试图创建一个'lm'类型的对象数组。我怎么做？

来源

2013-02-13 user2069819

真的是'my_data [i，]'在'lm'调用中，而不是'my_data [，i]'？ – juba 2013-02-13 20:31:53

由于您明显在谈论单个尺寸的对象（事实上是一个非尺寸的对象），因此您应该避免使用“数组”这个词作为R语法中的特定含义。 – 2013-02-13 21:05:19

是的，我认为你是对的（我在R方面还是比较新的）。 – user2069819 2013-02-13 22:39:08

不知道它会回答你的问题，但如果你想要做的是运行从对数据帧的不同列变量的一系列lm什么，你可以做这样的事情：

data <- data.frame(result=rnorm(10), v1=rnorm(10), v2=rnorm(10)) 
my_lms <- lapply(data[,c("v1","v2")], function(v) { 
    lm(data$result ~ v) 
})

然后，my_lms将是类lm的元素列表。

来源

2013-02-13 20:33:53 juba

我明白这是做什么。让我试试看。谢谢 – user2069819 2013-02-13 22:39:27

好了，你可以如下创建空/无意义lm对象的数组：

z <- NA 
class(z) <- "lm" 
lm_array <- replicate(20,z,simplify=FALSE)

但是这可能不是解决问题的最好办法。你可以只创建适当的长度（vector("list",20)）的空单并填写的要素，当您去：R是弱类型不够，它不会介意你lm对象替换NULL值。更惯用，不过，您可以将您的预测名单上运行lapply：

my_data <- data.frame(result=rnorm(10), v1=rnorm(10), v2=rnorm(10)) 
prednames <- setdiff(names(my_data),"result") ## extract predictor names 
lapply(prednames, 
function(n) lm(reformulate(n,response="result"), 
       data=my_data))

或者，如果你不喜欢创建一个匿名函数，你可以首先生成公式（使用lapply）的列表，然后在它们上面运行lm：

formList <- lapply(prednames,reformulate,response="result") ## create formulae 
lapply(formList,lm,data=my_data) ## run lm() on each formula in turn

将创建lm对象作为上述第一种策略的同一列表。

一般来说，避免在建模公式中使用诸如my_data$result之类的语法是一种好的做法;相反，尝试设置一些东西，以便模型中的所有变量都是从data对象中抽取的。这样的方式，如predict和update更可能正常工作...

来源

2013-02-13 20:36:19

在R中创建特定类的对象

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