如何在公式中按字符串使用参考变量？

Question

在下面的最小示例中，我尝试vars在回归公式中使用字符串的值。但是，我只能将变量名的字符串（“ v2 + v3 + v4”）传递给公式，而不是该字符串的真实含义（例如，“ v2”是dat $ v2）。

我知道有更好的方法进行回归分析（例如lm(v1 ~ v2 + v3 + v4, data=dat)）。我的情况更加复杂，我正在尝试弄清楚如何在公式中使用字符串。有什么想法吗？

更新以下代码

# minimal example 

# create data frame

v1 <- rnorm(10)

v2 <- sample(c(0,1), 10, replace=TRUE)

v3 <- rnorm(10)

v4 <- rnorm(10)

dat <- cbind(v1, v2, v3, v4)

dat <- as.data.frame(dat)

# create objects of column names

c.2 <- colnames(dat)[2]

c.3 <- colnames(dat)[3]

c.4 <- colnames(dat)[4]

# shortcut to get to the type of object my full code produces

vars <- paste(c.2, c.3, c.4, sep="+")

### TRYING TO SOLVE FROM THIS POINT:

print(vars)

# [1] "v2+v3+v4"

# use vars in regression

regression <- paste0("v1", " ~ ", vars)

m1 <- lm(as.formula(regression), data=dat)

更新：@Arun v1对于第一个示例中缺少的“”是正确的。这解决了我的示例，但是我的真实代码仍然有问题。在下面的代码块中，我调整了示例以更好地反映我的实际代码。我一开始选择创建一个简单的示例，以为问题是字符串vars。

这是一个不起作用的示例：)使用dat上面创建的相同数据框。

dv <- colnames(dat)[1]

r2 <- colnames(dat)[2]

# the following loop creates objects r3, r4, r5, and r6

# r5 and r6 are interaction terms

for (v in 3:4) {

  r <- colnames(dat)[v]

  assign(paste("r",v,sep=""),r)

  r <- paste(colnames(dat)[2], colnames(dat)[v], sep="*")

  assign(paste("r",v+2,sep=""),r)

}

# combine r3, r4, r5, and r6 then collapse and remove trailing +

vars2 <- sapply(3:6, function(i) { 

                paste0("r", i, "+")

                })

vars2 <- paste(vars2, collapse = '')

vars2 <- substr(vars2, 1, nchar(vars2)-1)

# concatenate dv, r2 (as a factor), and vars into `eq`

eq <- paste0(dv, " ~ factor(",r2,") +", vars2)

这是问题：

print(eq)

# [1] "v1 ~ factor(v2) +r3+r4+r5+r6"

与regression第一个示例不同，eq它不引入列名（例如v3）。对象名称（例如r3）被保留。因此，以下lm()命令不起作用。

m2 <- lm(as.formula(eq), data=dat)

Answer 1

使用paste。create_ctree <- function(col){&nbsp; &nbsp; myFormula <- paste(col, "~.", collapse="")&nbsp; &nbsp; ctree(myFormula, data)}create_ctree("class")