来回双箭头符号双向箭头符号图片( 二 )

<-)的功能相同，作用域也相同，因为等号（=）赋值是在全局环境中进行的，而代码第三行中的等号（=）则是调用函数时规定命名参数，这就是通常情况下，我们直接将y~x这个公式直接传递给lm函数的第一个参数，也就是formula参数的用法。如果此时我们将等号（=）替换成箭头（<-），则会在全局环境中定义出一个新的formula变量，然后再将这个变量传递给了lm函数的第一个参数。如果是我们有意这么做的话，就需要保证命名参数的顺序和函数中定义参数的顺序相同，否则就会出现错误，或者将名称相同的变量传递给了错误的参数（但程序可能正常运行），导致结果错误。下面的例子可以突出了这种差别：

> x <- rnorm(100) > y <- 2*x+rnorm(100) > z <- 3*x+rnorm(100) > data <- data.frame(z,x,y) > rm(x, y, z)

此时，环境中已经没有x ， y ， z变量，就只有变量data可以用来做z~x+y的线性回归。标准写法：

> lm(formula=z~x+y,data = https://www.baikexueshe.com/s/data) #也可以写成如下形式：> lm(data=https://www.baikexueshe.com/s/data,formula=z~x+y)

当我们将等号（=）替换成箭头（<-）时，正确的命名参数传递应该按函数参数顺序来逐个传参：

> lm(formula <- z~x+y, data <- data) Call: lm(formula = formula <- z ~ x + y, data = https://www.baikexueshe.com/s/data <- data) Coefficients: (Intercept) x y 0.069869 3.062565 0.007503> formula z ~ x + y

运行也不会出错，但是我们会发现函数实际上是调用的lm(formula = formula <- z ~ x + y, data = https://www.baikexueshe.com/s/data <- data) ，这时产生了一个新的变量formula到环境中，并且在全局环境中就可以使用(实际上data变量也被更新了）。
但是如果我们对lm函数的参数顺序不了解或者由于马虎搞错了参数顺序，这个时候就会容易出现错误。

#错误的写法： > lm(data <- data,formula <- z~x+y) Error in as.data.frame.default(data) : cannot coerce class ""formula"" to a data.frame

执行时会报告异常，说明data被当作第一个参数formula传递，而formula被当作第二个参数data传递，而参数类型不匹配因而导致异常。因此，在函数的命名参数传递时，尽量不要用箭头（<-），因为既会产生副作用（创建新变量），也无法利用命名参数传递的功能。上面的例子是程序提示了错误，但是有时候程序并不一定会提示错误，就很容易让我们忽视结果实际上是错误的结果。例如：我们构建矩阵时，

# 构建一个3列的矩阵 > matrix(c(1:12),ncol=3) [ ， 1] [ ， 2] [ ， 3] [1 ， ] 1 5 9 [2 ， ] 2 6 10 [3 ， ] 3 7 11 [4 ， ] 4 8 12 > matrix(c(1:12),ncol<-3) [ ， 1] [ ， 2] [ ， 3] [ ， 4] [1 ， ] 1 4 7 10 [2 ， ] 2 5 8 11 [3 ， ] 3 6 9 12

我们可以看到，尽管两种方法，都运行成功，且得到了一个矩阵，但是第二个结果是一个错误的结果，此处出错的原因就是， ncol<-3是将3赋值给变量ncol ，然后再传递给函数对应位置的参数，而在函数内第二个参数实际上是对应的nrow参数。在实际编写代码时，遇到这种情况，如果我们不注意，就会导致后续所有结果都出错。

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