在R中使用model.matrix获得函数的不同结果

Israel 发表于 Dev

以色列

我正在尝试在函数中使用model.matrix（我不会显示所有函数，仅显示感兴趣的部分），但是我注意到当此命令在函数内部使用时，model.matrix的结果是不同的。这是代码：

df <- data.frame(a=1:4, b=5:8, c= 9:12)

model.matrix(a~.,data=df)
#The outcome is:
(Intercept) b  c
1           1 5  9
2           1 6 10
3           1 7 11
4           1 8 12
attr(,"assign")
[1] 0 1 2
#Using model.matrix inside in a function
#Entries for function are a dataframe and a dependent var.
fun1 <- function(DF,vdep){
model.matrix(vdep ~.,data=DF)
}

fun1(df,df$a)
  (Intercept) a b  c
1           1 1 5  9
2           1 2 6 10
3           1 3 7 11
4           1 4 8 12
attr(,"assign")
[1] 0 1 2 3    
#As you can see the outcome includes dependent var (a).

为什么这些结果不同？谢谢。

罗曼·卢斯特里克（Roman Lustrik）

首先，您正在“退缩”（因为没有更好的用语）而a反对其他所有东西。在函数内部，您正在vdep对其他所有事物进行回归，包括a。您的功能本质上只是在做model.matrix(1:4 ~.,data=df)。公式参数是一个“字符串”，在您看到变量时不会识别它们。

您可以按以下方式修改功能

fun2 <- function(DF,vdep){
  model.matrix(as.formula(paste(vdep, "~ .")), data = DF)
}  

fun2(df, "a")

  (Intercept) b  c
1           1 5  9
2           1 6 10
3           1 7 11
4           1 8 12
attr(,"assign")
[1] 0 1 2

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