对于家庭作业，我编写了执行向前逐步回归的函数。它包含3个参数：因变量，潜在的自变量列表以及在其中找到这些变量的数据框。目前，除数据框外，我所有的输入（包括自变量列表）都是字符串。
许多内置函数以及高级软件包中的函数都允许使用非字符串形式的变量输入。最佳做法是哪种？为什么？如果非字符串是最佳实践，那么考虑到其中一个参数是数据帧中的变量列表，而不是单个变量，我该如何实现呢？
就个人而言，如果字符串完成了您需要的功能，我认为它不会出现任何问题。如果需要，可以重写函数以将公式作为输入而不是字符串来指定独立变量和因变量。在这种情况下，您的函数调用将如下所示：
fitmodel(x ~ y + z,data)
而不是这样：
fitmodel("x",list("y","z"),data)
使用公式可让您指定要在回归中使用的变量的简单代数组合，例如x ~ y + log(z)。如果走这条路线，则可以通过调用构建公式指定的数据框model.frame，然后使用此新数据框运行算法。例如：
> df<-data.frame(x=1:10,y=10:1,z=sqrt(1:10))
> model.frame(x ~ y + z,df)
x y z
1 1 10 1.000000
2 2 9 1.414214
3 3 8 1.732051
4 4 7 2.000000
5 5 6 2.236068
6 6 5 2.449490
7 7 4 2.645751
8 8 3 2.828427
9 9 2 3.000000
10 10 1 3.162278
> model.frame(x ~ y + z + I(x^2) + log(z) + I(x*y),df)
x y z I(x^2) log(z) I(x * y)
1 1 10 1.000000 1 0.0000000 10
2 2 9 1.414214 4 0.3465736 18
3 3 8 1.732051 9 0.5493061 24
4 4 7 2.000000 16 0.6931472 28
5 5 6 2.236068 25 0.8047190 30
6 6 5 2.449490 36 0.8958797 30
7 7 4 2.645751 49 0.9729551 28
8 8 3 2.828427 64 1.0397208 24
9 9 2 3.000000 81 1.0986123 18
10 10 1 3.162278 100 1.1512925 10
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