如何解决使用krige.cv时,迭代sp数据帧的多个因变量列
我有一个名为 rain 的SpatialPointsDataframe,我想为其后10列(因变量)中的每一个拟合方差图和perfom交叉验证,如下所示:
fit.reg.vgm <- autofitvariogram(
column (dependent variable) ~ X + Y + Z + AS + SL,rain,model = c("Sph","Exp","Gau","Lin","Log"),fix.values = c(NA,NA,NA),verbose = FALSE,GLS.model = NA,start_vals = c(NA,miscFitOptions = list()
)
cv <-krige.cv(column (dependent variable) ~ X + Y + Z + AS + SL,fit.reg.vgm$var_model)
有人知道如何构造这样的for循环吗?
谢谢!
解决方法
您将需要构造一个公式。尝试formula()
和paste()
。类似于
x <- c("a","b","c")
out <- list()
for (i in seq_along(x)) {
out[[i]] <- formula(paste(x[i],"~ X + Y + Z"))
}
> out
[[1]]
a ~ X + Y + Z
[[2]]
b ~ X + Y + Z
[[3]]
c ~ X + Y + Z
,
带有reformulate
out <- vector('list',length(x))
for(i in seq_along(x)) {out[[i]] <- reformulate(c("X","Y","Z"),response = x[i]) }
out
#[[1]]
#a ~ X + Y + Z
#[[2]]
#b ~ X + Y + Z
#[[3]]
#c ~ X + Y + Z
版权声明:本文内容由互联网用户自发贡献,该文观点与技术仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容, 请发送邮件至 dio@foxmail.com 举报,一经查实,本站将立刻删除。