函数内的update（）只搜索全局环境？ [英] update() inside a function only searches the global environment?
问题描述
我试图编写一个包装函数来批量进行似然比测试。我试图包含update（）来更新初始模型。但是，似乎不是在函数内查找对象，而是在全局环境中搜索对象。
假< - data.frame（subj = rep（1：5，4），
factor1 = rep （字母[c（1,2,1,2）]，每个= 5），
factor2 = rep（字母[1：2]，每个= 10），
data = sort（rlnorm（ 20）））
foo< - function（）{
temp< - false
model1< - lmer（data_factor1 * factor2 +（1 | subj） ，temp）
model1a< - update（model1，〜。factor1：factor2）
model1a}
它在下面给出了一个错误信息：
pre $ eval（expr，envir，enclos）中的错误： object'factor1'not found
有没有办法在函数中进行update（）搜索？谢谢！
编辑：
我犯了一个错误。我想将temp传递给lmer，而不是假。
编辑2：
建议的一个简便解决方案是简单地指定数据对象。尽管update（）现在没有问题，但anova（）似乎认为我试图比较的模型是基于不同的数据对象的。 code $ f $< - function（）{
temp< - 假
model1< -lmer（data_factor1 * factor2 +（1 | subj），data = temp）
model1a< - update（model1，〜。factor1：factor2，data = temp）
anova（model1，model1a）
}
foo（）
我收到一条错误消息：
在anova（model1，model1b）中出错：
所有模型必须适合相同的数据对象
我想这个错误超出了update（）。但我想知道有没有人知道如何解决这个问题。请注意，如果我在不使用update（）函数的情况下编写函数，而是拼写出模型（参见下文），则上述错误消失：
foo < - function（）{
temp < - 假
model1 <-lmer（data_factor1 * factor2 +（1 | subj），data = temp）
model1a <-lmer（data_factor1 + factor2 +（1 | subj），data = temp）
anova（model1，model1a）
}
foo（）
Data：temp
Models：
model1a：data_factor1 + factor2 +（1 | subj）
model1：data_factor1 * factor2 +（1 | subj）
Df AIC BIC logLik Chisq Chi Df Pr（> Chisq）
model1a 5 -4.6909 3.7535 7.3454
model1 6 -8.8005 1.3327 10.4003 6.1097 1 0.01344 *
---
Signif。代码：0'***'0.001'**'0.01'*'0.05'。'0.1''1
编辑3：
看来这个问题是与anova（）。我也尝试了@hadley的建议
$ p $ foo2 < - function（）{
my_update< - function（ mod，公式= NULL，data = NULL）{
调用< - getCall（mod）
if（is.null（call））{
stop（Model object does not support updating （无法呼叫），call。= FALSE）
}
term< - terms（mod）
if（is.null（term））{
stop（Model （！is.null（data））调用$ data< - data
if（！is .null（公式））调用$ formula< - update.formula（调用$ formula，formula）
env < - attr（term，.Environment）
eval（call，env，parent （model_1，〜factor1），...，b1，...，b1，...，b1，...， ：factor2）
anova（model1，model1a）
}
foo2（）
我收到了一条错误消息，如下所示：
as.data.frame.default中的错误（da ta）：
不能强制将类的结构（mer，package =lme4）'转换为data.frame
$ b $我之前也被这种行为叮咬过，所以我写了自己的版本 update 。它评估公式环境中的所有内容，因此它应该相当健壮。
my_update < - function（mod，formula = NULL，data = NULL）{
call< - getCall （mod）
if（is.null（call））{
stop（Model object does not support updating（no call），call。= FALSE）
}
如果（is.null（term））{
stop（模型对象不支持更新（无条件），call。= FALSE）
，如果（！is.null（数据））调用$ data< - data
，则调用$ formula< - update.formula（）;}
if调用$ formula，formula）
env < - attr（term，.Environment）
eval（call，env，parent.frame（））
}
library（nlme4）
fake< - data.frame（
subj = rep（1：5，4），
factor1 = rep（LETTERS [c（1,2,1,2）]，每个= 5），
factor2 = rep（字母[1：2]，每个= 10），
data = sort（rlnorm（20） ））
foo < - function（）{
temp < - false
model1 <-lmer（data_factor1 * factor2 +（1 | subj），false ）
model1a< - my_upda te（model1，〜。 - factor1：factor2）
model1a
}
foo（）
I tried to write a wrapper function to do likelihood ratio tests in batches. I tried to include update() to update the initial model. However, it seems that instead of looking for objects inside the function, it searches for objects in the global environment.
fake <- data.frame(subj= rep(1:5, 4),
factor1 = rep(LETTERS[c(1,2,1,2)], each=5),
factor2 = rep(letters[1:2], each=10),
data=sort(rlnorm(20)))
foo <- function(){
temp <- fake
model1 <- lmer(data~factor1*factor2 + (1 |subj), temp)
model1a <- update(model1, ~.-factor1:factor2)
model1a}
And it gives an error message below:
Error in eval(expr, envir, enclos) : object 'factor1' not found
Is there anyway to make update() search within the function? Thank you!
EDIT:
I made a mistake. I wanted to pass "temp" to lmer, not "fake".
EDIT2: One convenient solution suggested is to simply specify the data object. Although update() now has no problem with this, anova() seems to think that the models I am trying to compare are based on different data objects
foo <- function(){
temp <- fake
model1 <- lmer(data~factor1*factor2 + (1 |subj), data=temp)
model1a <- update(model1, ~.-factor1:factor2, data=temp)
anova(model1, model1a)
}
foo()
I get an error message:
Error in anova(model1, model1b) :
all models must be fit to the same data object
I suppose this error goes beyond update(). But I wonder if anyone knows how this can be resolved. Note that if I write the function without using update() and instead spell out the models (see below), the error above goes away:
foo <- function(){
temp <- fake
model1 <- lmer(data~factor1*factor2 + (1 |subj), data=temp)
model1a <- lmer(data~factor1 + factor2 + (1 |subj), data=temp)
anova(model1, model1a)
}
foo()
Data: temp
Models:
model1a: data ~ factor1 + factor2 + (1 | subj)
model1: data ~ factor1 * factor2 + (1 | subj)
Df AIC BIC logLik Chisq Chi Df Pr(>Chisq)
model1a 5 -4.6909 3.7535 7.3454
model1 6 -8.8005 1.3327 10.4003 6.1097 1 0.01344 *
---
Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
EDIT 3: It seems that the issue is with anova(). I also tried the suggestion by @hadley
foo2 <- function(){
my_update <- function(mod, formula = NULL, data = NULL) {
call <- getCall(mod)
if (is.null(call)) {
stop("Model object does not support updating (no call)", call. = FALSE)
}
term <- terms(mod)
if (is.null(term)) {
stop("Model object does not support updating (no terms)", call. = FALSE)
}
if (!is.null(data)) call$data <- data
if (!is.null(formula)) call$formula <- update.formula(call$formula, formula)
env <- attr(term, ".Environment")
eval(call, env, parent.frame())}
model1 <- lmer(data~factor1*factor2 + (1 |subj), temp)
model1a <- my_update(model1, ~.-factor1:factor2)
anova(model1, model1a)
}
foo2()
I got an error message as shown below:
Error in as.data.frame.default(data) :
cannot coerce class 'structure("mer", package = "lme4")' into a data.frame
I've been bitten by this behaviour before too, so I wrote my own version of update. It evaluates everything in the environment of the formula, so it should be fairly robust.
my_update <- function(mod, formula = NULL, data = NULL) {
call <- getCall(mod)
if (is.null(call)) {
stop("Model object does not support updating (no call)", call. = FALSE)
}
term <- terms(mod)
if (is.null(term)) {
stop("Model object does not support updating (no terms)", call. = FALSE)
}
if (!is.null(data)) call$data <- data
if (!is.null(formula)) call$formula <- update.formula(call$formula, formula)
env <- attr(term, ".Environment")
eval(call, env, parent.frame())
}
library(nlme4)
fake <- data.frame(
subj = rep(1:5, 4),
factor1 = rep(LETTERS[c(1,2,1,2)], each = 5),
factor2 = rep(letters[1:2], each = 10),
data = sort(rlnorm(20)))
foo <- function() {
temp <- fake
model1 <- lmer(data ~ factor1 * factor2 + (1 | subj), fake)
model1a <- my_update(model1, ~ . - factor1:factor2)
model1a
}
foo()
这篇关于函数内的update（）只搜索全局环境？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！
