变量作为R中的列的线性回归

Question

我的目标是从Python获取变量（在这种情况下为列名称），然后在R中处理它们。当我尝试执行线性回归时，例如：

cropeareatable<-matrix(c(111111,222222,333333,2222222),ncol=2,byrow=TRUE)
colnames(cropeareatable)<-c('Canola_RE','Canola_CI')
cropeareatable

x<-(colnames(cropeareatable))
re <-x[0]
ci<-x[1]
linreg<-lm(table$re~table$ci)

编辑：更改为可复制

收到错误：table $ re中的错误：“ closure”类型的对象不可子集化

这是行不通的。 我研究了它，并尝试了许多不同的方法

呼叫

regress<-do.call(rlm,list(cropareatable[3],cropareatable[4]),quote=FALSE)
regress<-do.call(rlm,list(x[3],y[4]),quote=FALSE)

quote（）+评估：

x<-(colnames(cropareatable))
    re <-quote(x[3])
    ci<-quote(x[4])
    linreg<-lm(table$eval(re)~table$eval(ci))

我也尝试过公式构建，数据框架构建，as.list，但是我根本无法使回归工作。

Answer 1

有几个问题。 首先是选择re和ci并使用基本索引0 ，但是R从1索引。

re <- x[1]
ci <- x[2]

然后要建立索引，我们可以使用[运算符，而不是尝试使用$

lm(cropeareatable[, re] ~ cropeareatable[, ci])