在plyr调用中使用svyglm

这显然是R的survey package特有的东西。我正在尝试使用plyr package中的llply列出svyglm型号。这里有一个例子：在plyr调用中使用svyglm

library(survey) 
library(plyr) 

foo <- data.frame(y1 = rbinom(50, size = 1, prob=.25), 
        y2 = rbinom(50, size = 1, prob=.5), 
        y3 = rbinom(50, size = 1, prob=.75), 
        x1 = rnorm(50, 0, 2), 
        x2 = rnorm(50, 0, 2), 
        x3 = rnorm(50, 0, 2), 
        weights = runif(50, .5, 1.5))

我因变量一栏中的数字列表

dvnum <- 1:3

指示该样品中没有集群或地层

wd <- svydesign(ids= ~0, strata= NULL, weights= ~weights, data = foo)

单svyglm调用工作

svyglm(y1 ~ x1 + x2 + x3, design= wd)

And llply将使基础R的列表glm车型

llply(dvnum, function(i) glm(foo[,i] ~ x1 + x2 + x3, data = foo))

但llply引发以下错误，当我尝试这个方法适应svyglm

llply(dvnum, function(i) svyglm(foo[,i] ~ x1 + x2 + x3, design= wd)) 

Error in svyglm.survey.design(foo[, i] ~ x1 + x2 + x3, design = wd) : 
all variables must be in design= argument

所以我的问题是：我怎么使用llply和svyglm？

来源

2012-03-05 tomw

您可能需要运行一个循环，为每个模型创建适当的公式对象。 – 2012-03-05 21:24:24

迪文对他的评论是正确的公式。

reformulate会这样做。

dvnum <- names(foo)[1:3] 

llply(dvnum, function(i) { 
    svyglm(reformulate(c('x1', 'x2', 'x3'),response = i), design = wd)})

来源

2012-05-23 03:06:58 mnel

在plyr调用中使用svyglm

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