はRで線形回帰と新しい関数の作成：次に</p> <p>私は、私が以前に作成したデータフレームからのデータを使用してそれを呼び出す（<code>DATOS</code>：<code>lm()</code>関数を呼び出す関数を作成するとき

Question

は私が悩みを抱えています）... evalの中

regresionLineal(Estatura, Largo, Ancho, DATOS) 

エラー（exprの、ENVIR、enclos）： を見つけたから呼び出されていないオブジェクトのEstatura '：（evalのexprの、ENVIR、enclos）

すべてのヘルプは大歓迎だろう...

Answer 1

あなたが行う必要があります。

regresionLineal <- function (vardep, varindep1, varindep2, DATA) { 
    lm(paste(vardep, "~", varindep1, "+", varindep2), data = DATA) 
    } 

あなたは vardepに渡し

、varindep1、varindep2文字列として。例として、私はRの内蔵treesデータセットを使用します。私たちはこれをやって、なぜわざわざ

regresionLineal("Height", "Girth", "Volumn", trees) 
# Call: 
# lm(formula = paste(vardep, "~", varindep1, "+", varindep2), data = DATA) 

# Coefficients: 
# (Intercept)  Girth  Volume 
#  83.2958  -1.8615  0.5756 

しかし、私は表示されません。数式内のすべての変数を指定する必要がある場合、単純に完全な数式を渡すのはなぜですか？その場合は、lm()を独自の関数を定義せずに直接使用することができます。