自动化回归函数报错求助：R语言多因变量线性回归构建问题

问题背景 #

现有变量列表与分组变量：

elscincarticles <- c("total_info_inst_org_plan", "total_info_relev_jurid", "total_info_eco_pres_est", "total_art_portal", "total_onze")
group_var <- c("Tramspoblacio")

目标是对elscincarticles中每个元素作为因变量，以group_var为自变量执行线性回归，原代码运行报错：

regression <- data_frame(
  formula = elscincarticles, paste('~ "Tramspoblacio'), 
  model = map(
    .x = formula, 
    .f = function(x) lm(x, data = index_articles))
)

报错信息：

Error in `map()`:
i In index: 1.
Caused by error in `formula.character()`:
! invalid formula "total_info_inst_org_plan": not a call
Backtrace:
  1. tibble::data_frame(...)
  5. purrr::map(.x = formula, .f = function(x) lm(x, data = index_articles))
  6. purrr:::map_("list", .x, .f, ..., .progress = .progress)
 10. .f(.x[[i]], ...)
 15. stats::model.frame.default(...)
 16. stats::as.formula(formula)
 18. stats:::formula.character(object, env = baseenv())
 19. base::stop(...)

错误原因 #

1. 公式拼接错误：原代码未将因变量与自变量拼接成合法的公式字符串，formula列仅存储了因变量名称，lm()无法识别单独的变量名为有效公式。
2. data_frame语法错误：列定义方式不正确，未正确生成完整公式列。

修正代码 #

使用paste()生成完整的公式字符串，再通过purrr::map()批量拟合模型：

library(tibble)
library(purrr)
library(stargazer)

# 生成完整的公式向量
formulas <- paste(elscincarticles, "~", group_var)

# 批量拟合模型并存储为tibble
regression <- tibble(
  outcome_var = elscincarticles,
  formula = formulas,
  model = map(formulas, ~ lm(as.formula(.x), data = index_articles))
)

结果输出 #

直接调用stargazer()输出所有模型结果：

stargazer(regression$model, type = 'text')

内容的提问来源于stack exchange，提问作者FrancoBattiato