Question

我一直在尝试使用函数中的包mgcv来适应多个GAM，并通过模型选择过程粗略地选择最合适的模型。但是我的函数运行第一个模型，然后似乎再次无法识别输入数据dat。

我收到错误

is.data.frame（data）出错：找不到对象'dat'。

我认为这是一个范围问题，我看了here和here寻求帮助，但无法弄明白。

代码和数据如下（希望可重复）： https://github.com/cwaldock1/Help/blob/master/test_gam.csv

library(mgcv)

# Function to fit multiple models 
best.mod <- function(dat) {

# Set up control structure
ctrl <- list(niterEM = 0, msVerbose = TRUE, optimMethod="L-BFGS-B")

# AR(1)
m1 <- get.models(dredge(gamm(Temp ~ s(Month, bs = "cc") + s(Date, bs = 'cr') + Year,
         data = dat, correlation = corARMA(form = ~ 1|Year, p = 1),
         control = ctrl)), subset=1)[[1]]

# AR(2)
m2 <- get.models(dredge(gamm(Temp ~ s(Month, bs = "cc") + s(Date, bs = 'cr') + Year,
         data = dat, correlation = corARMA(form = ~ 1|Year, p = 2),
         control = ctrl)), subset=1)[[1]]

# AR(3)
m3 <- get.models(dredge(gamm(Temp ~ s(Month, bs = "cc") + s(Date, bs = 'cr') + Year,
         data = dat, correlation = corARMA(form = ~ 1|Year, p = 3),
         control = ctrl)), subset = 1)[[1]]


### Select best model to work with based on unselective AIC criteria 
if(AIC(m2$lme) > AIC(m1$lme)){mod = m1}else{mod = m2} 
if(AIC(mod$lme) > AIC(m3$lme)){mod = m3}else{mod = mod}

return(mod$gam)
}

mod2 <- best.mod(dat = test_gam)

非常感谢任何帮助。

谢谢，康纳

Answer 1

get.models在模型formula环境中进行评估，gamm中的.GlobalEnv （总是吗？）sys.frames(sys.nframe())，虽然它应该是功能的环境（即 get.models(ms, 1)）。

所以，而不是

eval(getCall(ms, 1))

使用

{{1}}

mgcv :: gamm（）和MuMIn :: dredge（）错误

1 个答案: