元のデータフレームにアクセスせずに回帰モデルで変数のクラスを調べる

Question

ロジスティック回帰モデルを持つrdaファイルがあります。 glmで使用されている独立変数のデータ型が何であるかを知りたければ、他のものを脇に置いておくとどうすればよいでしょうか？たとえば、Y~ X1+X2+X3の場合、X1、X2、およびX3のデータタイプはどのように知っていますか？この時点では、データ型を調べるデータフレームがありません。どんな助力も高く評価されます。

Answer 1

私は最初にもっと便利なものを提供したいと思います。 $termsをチェックするのはどうですか？あなたの質問にのみデータクラスを特定する言及しているので

## or `attr(terms(fit), "dataClasses")` 
attr(fit$terms, "dataClasses") 
#   mpg   qsec factor(am)   wt factor(gear) 
# "numeric" "numeric"  "factor" "numeric"  "factor" 

（例として、以下のfitを使用することで）、これで十分です。しかし、変数のデータにアクセスする場合は、$dataをチェックしてください。 これはglmがlmと異なる方法です。 glmはlmよりも多くのものを返します。これにはdata引数が含まれます。注：lmはdataを返しません。 model.frame

にもう少し

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ほとんどの場合、model.frameは最高の手順です。しかし、気をつけて使用してください。 is.data.frameで

dat <- mtcars 
fit <- glm(mpg ~ qsec + factor(am) + wt + factor(gear), 
      data = dat, model = FALSE) 
rm(dat) 
model.frame(fit) 

エラー（データ）：オブジェクトのDAT "

これは私がOPの質問の下にコメントで説明したものですが見つかりません：$modelはNULLがない場合には、 model.frameは単にそれを抽出します。しかし、実際にはNULLなら、model.frameはそれを再構築することを目指しています。しかし、それを再構築するには、元のデータフレームにアクセスする必要があります。元のデータフレームが利用できない場合、何も得られません（ただし、エラーが発生します）。これを理解するために

、model.frameは（S3）一般的な関数であることに注意してください：モデルオブジェクトから

.S3methods("model.frame") 
#[1] model.frame.aovlist* model.frame.default model.frame.glm*  
#[4] model.frame.lm* 

model.frame.lmとmodel.frame.glm単純抽出$model（$modelが存在する場合）。それ以外の場合は、モデル式と元のデータフレームからモデルフレームを構築するためにmodel.frame.defaultを呼び出します。