Другой результат с использованием model.matrix для функции в R

Question

Я пытаюсь использовать model.matrix в функции (я не буду показывать всю функцию, только интересующую ее часть), но я замечаю, что результат для model.matrix отличается, когда эта команда используется внутри функции. Вот код:

df <- data.frame(a=1:4, b=5:8, c= 9:12)

model.matrix(a~.,data=df)
#The outcome is:
(Intercept) b  c
1           1 5  9
2           1 6 10
3           1 7 11
4           1 8 12
attr(,"assign")
[1] 0 1 2
#Using model.matrix inside in a function
#Entries for function are a dataframe and a dependent var.
fun1 <- function(DF,vdep){
model.matrix(vdep ~.,data=DF)
}

fun1(df,df$a)
  (Intercept) a b  c
1           1 1 5  9
2           1 2 6 10
3           1 3 7 11
4           1 4 8 12
attr(,"assign")
[1] 0 1 2 3    
#As you can see the outcome includes dependent var (a).

Почему эти результаты отличаются? Благодарю.

Answer 1

Во-первых, вы "регрессируете" (из-за отсутствия лучшего термина) a против всего остального. Внутри функции вы регрессируете vdep против всего остального, в том числе a, Ваша функция по сути просто делает model.matrix(1:4 ~.,data=df), Аргумент формулы является "строкой" и не распознает переменные такими, какими вы их видите.

Вы можете изменить свою функцию следующим образом

fun2 <- function(DF,vdep){
  model.matrix(as.formula(paste(vdep, "~ .")), data = DF)
}  

fun2(df, "a")

  (Intercept) b  c
1           1 5  9
2           1 6 10
3           1 7 11
4           1 8 12
attr(,"assign")
[1] 0 1 2