R：将参数传递给R函数中的glm [英] R : Pass argument to glm inside an R function

问题描述

我试图习惯R中的范围问题。我想在函数内部调用函数 glm（），但它不起作用，显然对于范围的原因我没有设法解决功能 assign（）或 eval（）。

下面是一个简化版本：

  ao < -  function（y，x， phi = seq（0,1,0.1），数据集，权重）{
 logLikvector<  -  rep（0，length（phi））＃以后要被替换的零向量
 for（i in 1 ：length（phi））{＃循环使用glm（）
 fit< -gmm（y_x，data = dataset，family = binomial，weights = weights）
 logLikvector [i]< -  logLik（fit）＃获得日志可能性
} 
 logLikvector 
} 
  

现在我想在我的数据集上使用函数ao（）

$ p $ ao（y = Prop，x = Age， dataset = mydata，weights = Total）


这不行k，但以下工作：

  ao（y = mydata $ Prop，x = mydata $年龄，数据集= mydata，权重= mydata $ Total）
  

有谁知道该怎么办？

任何帮助将不胜感激！

顺便说一句，这里是如何使用我正在使用的数据集复制我的问题

 <$数据库（MASS）
数据（月经初潮）
 mydata<  - 初潮
 mydata $ Prop<  -  mydata $菜单/ mydata $总计
  




解决方案

替代解决方案（@DWin建议）。


 函数（y，x，数据集，权重）{
f < - 替代（glm（y_x，data = dataset，weights = weights， family = binomial））
 logLik（eval（f））
} 
  




I am trying to get used to scoping issues in R. I'd like to call the function glm() inside a function but it does not work, apparently for scoping reasons I did not manage to fix with the functions assign() or eval().

Here is a simplified version:

ao <- function (y, x, phi = seq (0,1,0.1), dataset, weights) {
    logLikvector <- rep(0,length(phi))  # vector of zeros to be replaced thereafter
    for (i in 1:length(phi)) {          # loop to use glm()   
        fit <- glm (y ~ x, data = dataset, family = binomial, weights = weights)         
        logLikvector[i] <- logLik(fit)      # get log likelihood
    }
    logLikvector
}

Now I want to use the function ao() on my dataset

    ao (y = Prop, x = Age, dataset = mydata, weights = Total) 

This does not work, but the following works:

ao (y = mydata$Prop, x = mydata$Age, dataset = mydata, weights = mydata$Total)

Does anyone know what to do ?

Any help would be greatly appreciated !!!

Btw, here is how to replicate my problem with the dataset I am using

library("MASS")
data(menarche)
mydata <- menarche
mydata$Prop <- mydata$Menarche / mydata$Total

解决方案

Solution with substitute (@DWin suggestion).

function(y, x, dataset, weights){
  f <- substitute(glm(y~x, data=dataset, weights=weights, family=binomial))
  logLik(eval(f))
}

这篇关于R：将参数传递给R函数中的glm的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持IT屋！