Question

我开始编写一个用nlme构建线性混合模型的函数。我遇到一个错误：Error in eval(expr, envir, enclos) : object 'value' not found，我认为是由于R不知道在哪里找到数据帧变量（例如value）。如果这实际上是错误发生的原因，我如何告诉value和timepoint属于下面（可重现）代码中Dat中变量的函数？< / p>

require(nlme)
Dat <- data.frame(
    id = sample(10:19),
    Time = sample(c("one", "two"), 10, replace = T),
    Value = sample(1:10)
)
nlme_rct_lmm <- function (data, value, timepoint,
                      ID) {

    #base_level intercept only model
    bl_int_only <- gls(value ~ 1, 
                       data = data, 
                       method = "ML", 
                       na.action="na.omit")        
    #vary intercept across participants
    randomIntercept <- lme(value ~ 1, 
                           data = data, 
                           random = ~1|ID, 
                           method = "ML", 
                           na.action = "na.omit")       
    #add timepoint as a fixed effect
    timeFE <- lme(value ~ timepoint, 
                  data = data, 
                  random = ~1|ID, 
                  method = "ML", 
                  na.action = "na.omit")
}
nlme_rct_lmm(Dat, Value, Time, id)

Answer 1

这不是（正如你和我都预料的那样）在不同的框架内进行评估的问题;相反，它是公式和数据之间变量名称之间一致性的问题。 R区分大小写，因此无论您使用value还是Value，id还是ID等都很重要。此外，公式解释使用非标准评估（NSE）），所以如果你的变量value等于符号Value，那么value ~ 1会将不神奇地转换为Value ~ 1。我在下面概述的内容是将响应，时间和ID变量的名称传递给函数，因为它是最简单的方法。如果您使用非标准评估，它对最终用户来说会更优雅，但编程有点困难（因此理解，调试等）。

在easy / boneheaded方法下面，我还讨论了如何实现NSE方法（一直向下滚动......）

请注意，您的示例并未返回任何内容;使用R，表示在完成功能时将丢弃所有结果。您可能希望将结果作为列表返回（或者您的真实函数可能会对拟合模型执行其他操作，例如一系列模型测试，并将这些答案作为结果返回...）

require(nlme)

Dat <- data.frame(
    ID = sample(10:19),
    Time = sample(c("one", "two"), 10, replace = T),
    Value = sample(1:10)
)

nlme_rct_lmm <- function (data, value, timepoint,
                      ID) {

    nullmodel <- reformulate("1",response=value)
    fullmodel <- reformulate(c("1",timepoint),response=value)
    remodel <- reformulate(paste("1",ID,sep="|"))

    #base_level intercept only model
    bl_int_only <- gls(nullmodel,
                       data = data, 
                       method = "ML", 
                       na.action="na.omit")

    #vary intercept across participants
    randomIntercept <- lme(nullmodel,
                           data = data, 
                           random = remodel,
                           method = "ML", 
                           na.action = "na.omit")

    #add timepoint as a fixed effect
    timeFE <- lme(fullmodel,
                  data = data, 
                  random = remodel,
                  method = "ML", 
                  na.action = "na.omit")
}

nlme_rct_lmm(Dat, "Value", "Time", "ID")

如果你想要更优雅（但内部模糊）的东西，你可以用以下行代替定义模型。内部substitute()调用检索作为参数传递给函数的符号;外部substitute()调用将这些符号插入公式中。

nullmodel <- formula(substitute(v~1,list(v=substitute(value))))
fullmodel <- formula(substitute(v~t,list(v=substitute(value),
                                 t=substitute(timepoint))))
remodel <- formula(substitute(~1|i,list(i=substitute(ID))))

现在这可以正常工作，而不是像预期的那样将变量指定为字符串：nlme_rct_lmm(Dat, Value, Time, ID)

用于lme模型的用户定义函数：错误

1 个答案: