使用krige.cv时，迭代sp数据帧的多个因变量列

问题描述

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

的选项

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