Question

我正在尝试在R中编写一个简单的迭代重加权最小二乘算法。我想传递一个函数作为计算权重的参数，但遗憾的是R抱怨无法找到该函数。我有什么想法我做错了吗？提前谢谢！

这是我的代码：

irls <- function(imodel, wfunc, tol) {

    repeat {
        b0 <- imodel$coef
        imodel <- lm(formula(imodel), weights=wfunc(imodel), data=imodel$model)
        b1 <- imodel$coef
        if(abs((b1-b0)/b0)<=tol) break
    }

    imodel
}

和一个证明问题的愚蠢的例子

x <- 1:100
y <- x + rnorm(100)
mlm <- lm(y~x-1)
irls(mlm, function(x){rep(1,length(x$fit))},0.001) # error: wfunc not found

Answer 1

问题出现了lm如何查找数据。如果您将功能更改为此功能似乎可以正常工作

irls <- function(imodel, wfunc, tol) {

    repeat {
        b0 <- imodel$coef
        dat <- imodel$model
        dat$wts <- wfunc(imodel)
        imodel <- lm(formula(imodel), weights=wts, data=dat)
        b1 <- imodel$coef
        if(abs((b1-b0)/b0)<=tol) break
    }

    imodel
}

Answer 2

formula包含初始lm调用的环境（在这种情况下为.GlobalEnv），其中wfunc不可用。作为解决方法，您可以将其替换为当前环境。

irls <- function(imodel, wfunc, tol) {
  f <- formula(imodel)
  environment(f) <- environment()
  repeat {
    b0 <- imodel$coef
    imodel <- lm(f, weights=wfunc(imodel), data=imodel$model)
    b1 <- imodel$coef
    if(abs((b1-b0)/b0)<=tol) break
  }
  imodel
}
irls(mlm, function(x){rep(1,length(x$fit))},0.001)

Answer 3

出现此问题的原因是model.frame.default在lm内调用，它会评估公式环境中的所有内容：

model.frame.default
#function (formula, data = NULL, subset = NULL, na.action = na.fail, 
#    drop.unused.levels = FALSE, xlev = NULL, ...) 
#{
#...
#    env <- environment(formula)
#...
#    extras <- eval(extras, data, env)  <-- this is where you run into a problem
#...

与其他人建议的一样，评估lm以外的功能。

R：找不到作为参数传递的函数

3 个答案: