在下面的最小示例中，我嘗試vars在回歸公式中使用字符串的值。但是，我只能將變量名的字符串（“ v2 + v3 + v4”）傳遞給公式，而不是該字符串的真實含義（例如，“ v2”是dat $ v2）。我知道有更好的方法進(jìn)行回歸分析（例如lm(v1 ~ v2 + v3 + v4, data=dat)）。我的情況更加復(fù)雜，我正在嘗試弄清楚如何在公式中使用字符串。有什么想法嗎？更新以下代碼# minimal example # create data framev1 <- 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 namesc.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 producesvars <- paste(c.2, c.3, c.4, sep="+")### TRYING TO SOLVE FROM THIS POINT:print(vars)# [1] "v2+v3+v4"# use vars in regressionregression <- paste0("v1", " ~ ", vars)m1 <- lm(as.formula(regression), data=dat)更新：@Arun v1對于第一個示例中缺少的“”是正確的。這解決了我的示例，但是我的真實代碼仍然有問題。在下面的代碼塊中，我調(diào)整了示例以更好地反映我的實際代碼。我一開始選擇創(chuàng)建一個簡單的示例，以為問題是字符串vars。這是一個不起作用的示例：)使用dat上面創(chuàng)建的相同數(shù)據(jù)框。dv <- colnames(dat)[1]r2 <- colnames(dat)[2]# the following loop creates objects r3, r4, r5, and r6# r5 and r6 are interaction termsfor (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)這是問題：print(eq)# [1] "v1 ~ factor(v2) +r3+r4+r5+r6"與regression第一個示例不同，eq它不引入列名（例如v3）。對象名稱（例如r3）被保留。因此，以下lm()命令不起作用。m2 <- lm(as.formula(eq), data=dat)