fable::VAR中:运算符传参失效及批量变量传递方法问询

问题现象 #

在使用fable包的VAR函数时，用英文逗号分隔变量传入vars()能正常运行，但改用:运算符时会触发警告，输出结果完全不符合预期。

示例代码 #

library(fable)
library(tidyverse)

lung_deaths <- cbind(mdeaths, fdeaths) %>%
  as_tsibble(pivot_longer = FALSE)

lung_deaths %>%
  model(VAR(vars(mdeaths:fdeaths) ~ AR(1))) %>% 
  tidy()

触发的警告 #

Warning message:
In mdeaths:fdeaths :
  numerical expression has 72 elements: only the first used

异常输出 #

# A tibble: 2 × 7
  .model                             term                   .response       estimate std.error statistic p.value
  <chr>                              <chr>                  <chr>              <dbl>     <dbl>     <dbl>   <dbl>
1 VAR(vars(mdeaths:fdeaths) ~ AR(1)) lag(mdeaths:fdeaths,1) mdeaths:fdeaths     1.00  9.52e-17   1.05e16       0
2 VAR(vars(mdeaths:fdeaths) ~ AR(1)) constant   

逗号分隔的正确结果 #

# A tibble: 6 × 7
  .model                              term           .response estimate std.error statistic p.value
  <chr>                               <chr>          <chr>        <dbl>     <dbl>     <dbl>   <dbl>
1 VAR(vars(mdeaths, fdeaths) ~ AR(1)) lag(mdeaths,1) mdeaths     0.872      0.362    2.41   0.0185 
2 VAR(vars(mdeaths, fdeaths) ~ AR(1)) lag(fdeaths,1) mdeaths    -0.281      0.871   -0.322  0.748  
3 VAR(vars(mdeaths, fdeaths) ~ AR(1)) constant       mdeaths   337.       126.       2.68   0.00925
4 VAR(vars(mdeaths, fdeaths) ~ AR(1)) lag(mdeaths,1) fdeaths     0.299      0.150    2.00   0.0500 
5 VAR(vars(mdeaths, fdeaths) ~ AR(1)) lag(fdeaths,1) fdeaths     0.0253     0.361    0.0700 0.944  
6 VAR(vars(mdeaths, fdeaths) ~ AR(1)) constant       fdeaths    93.5       52.2      1.79   0.0776 

原因分析 #

R语言中:运算符的核心作用是生成数值序列（比如1:5生成1到5的整数序列）。当你在vars()里写mdeaths:fdeaths时，R会把这两个时间序列对象当成数值向量处理，尝试生成从mdeaths第一个元素到fdeaths第一个元素的序列——但这两个变量都是长度为72的时间序列，R会抛出警告“只使用第一个元素”，最终vars()拿到的不是你想要的两个变量列表，而是一个错误的单变量序列，导致VAR模型错误地将其当作单个变量建模，出现异常输出。

而用英文逗号分隔变量（vars(mdeaths, fdeaths)）是vars()函数设计的多变量传递方式，能正确识别每个独立变量，因此模型运行正常。

批量传递变量的替代方法 #

如果变量数量多，不想逐个罗列，可以用以下几种方法：

1. 传入所有变量：everything() #

如果要把数据框里的所有变量都传入模型，直接用everything()：

lung_deaths %>%
  model(VAR(vars(everything()) ~ AR(1))) %>% 
  tidy()

2. 按变量名匹配：starts_with()/ends_with()/contains() #

如果变量名有规律，比如都以“death”结尾，或者包含特定字符，可以用这些选择器：

# 匹配所有以"deaths"结尾的变量
lung_deaths %>%
  model(VAR(vars(ends_with("deaths")) ~ AR(1))) %>% 
  tidy()

3. 用变量名向量配合all_of() #

先定义要传入的变量名向量，再用all_of()传入vars()：

var_names <- c("mdeaths", "fdeaths")
lung_deaths %>%
  model(VAR(vars(all_of(var_names)) ~ AR(1))) %>% 
  tidy()

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Matt R