r - 判断公式是否包含随机效应的最佳方法？

Question

我有一个公式列表，我想使用函数将其放入循环中。其中一些公式是随机效应模型，而另一些则是直接的线性模型。我希望该函数检测模型是否包含随机效应，如果是，请使用 lmer() 来拟合模型。否则，它应该使用 lm()。有关如何检查此条件的任何建议(除了将公式转换为字符串并检查括号)？在这个阶段，他们有相同的类(class)，所以我不能只检查。我还可以使用错误处理来捕获 lmer() 从没有随机效应的模型返回错误并重新路由到常规 lm() 时，但这似乎也不必要地困惑.

下面的例子:

fit_models <- function(formula_list) {
  models <- list()
    for(ii in seq_along(formula_list)) {
      if(formula_list[[ii]] is lmer) { # Enter condition here
        print("lmer")
      } else {
        print("lm")
      }
  }
}

f1 <- formula(y ~ x)
f2 <- formula(y ~ 1 + x + (1 + x | z))
formulas <- c(f1, f2)

fit_models(formulas)

Answer 1

我会说

length(lme4::findbars(f))>0

应该可靠地检测包含随机效应组件的公式(在 lme4 意义上)。

From the right hand side of a formula for a mixed-effects model, determine the pairs of expressions that are separated by the vertical bar operator.

这是(隐含地)在 lme4 代码 here 中完成的测试...