假设我有一些模型存储在列表中:
mods <- list()
mods[[1]] <- lm(mpg ~ disp, data = mtcars)
mods[[2]] <- lm(mpg ~ disp + factor(cyl), data = mtcars)
mods[[3]] <- lm(mpg ~ disp * factor(cyl), data = mtcars)
我想使用
stats::AIC
比较它们。我正在寻找从AIC(mods[[1]], mods[[2]], mods[[3]])
获得的输出,但我希望将其概括为任意长的列表。我认为do.call(AIC, mods)
可以,但是返回的内容非常冗长且无济于事。 (如果该列表已命名,除非其中一个名称是
object
,即AIC
的第一个参数,否则将导致错误,但随后您将再次获得详细输出。)在
do.call
失败之后,我开始考虑eval(parse())
解决方案,但我认为应该首先在这里提出。 最佳答案
summary(do.call(AIC, mods))
df AIC
Min. :3 Min. :153.4
1st Qu.:4 1st Qu.:159.6
Median :5 Median :165.8
Mean :5 Mean :163.1
3rd Qu.:6 3rd Qu.:168.0
Max. :7 Max. :170.2
但这可能不是您想要的。巴蒂斯特有答案:
my.aic <- function(x) {
x <- do.call(AIC, x)
rownames(x) <- NULL
return(x)
}
my.aic(mods)
## df AIC
## 1 3 170.2094
## 2 5 165.7680
## 3 7 153.4352
这非常接近:
AIC(mods[[1]], mods[[2]], mods[[3]])
## df AIC
## mods[[1]] 3 170.2094
## mods[[2]] 5 165.7680
## mods[[3]] 7 153.4352