Question

我使用以下代码来解决NLME包的问题：

library(nlme)
x <- rnorm(100)
z <- rep(c("a","b"),each=50)
y <- rnorm(100)
test.data <- data.frame(x,y,z)
test.fun <- function(test.dat)
{
    form <- as.formula("y~x")   
    ran.form <- as.formula("~1|z")
    modell <- lme(fixed = form, random=ran.form, data=test.dat)
    pseudo.newdata <- test.dat[1,]
    predict(modell, newdata= pseudo.newdata) ###THIS CAUSES THE ERROR!
}

test.fun(test.data)

预测会导致错误，我已经找到了导致错误的原因。

modell对象保存它的调用方式，并且预测似乎使用它来进行预测，但无法找到公式对象表单和ran.form因为它不会在正确的命名空间中查找它们。事实上，我可以通过这样做来避免这个问题：

 attach(environment(form), warn.conflicts = FALSE)
 predict(modell, newdata= pseudo.newdata) 
 detach()

然而，我的长期目标是将modell保存到磁盘并在以后使用它们。我想我也可以尝试保存公式对象，但这对我来说是一种非常烦人和麻烦的方法来处理这个问题。

我使用自动生成的公式对象而不是明确地将它们写下来，因为我在一个批处理过程中创建了许多具有不同定义的模型，所以我无法避免它们。因此，我理想的解决方案是创建lme对象的方法，以便我可以忘记之后的公式对象并预测“正常工作”。谢谢你的帮助。

Answer 1

尝试将lme(arg1, arg2, arg3)替换为do.call(lme, list(arg1, arg2, arg3))。

library(nlme)
x <- rnorm(100)
z <- rep(c("a","b"),each=50)
y <- rnorm(100)
test.data <- data.frame(x,y,z)
test.fun <- function(test.dat)
{
    form <- as.formula("y~x")   
    ran.form <- as.formula("~1|z")
    ## JUST NEED TO CHANGE THE FOLLOWING LINE
    ## modell <- lme(fixed = form, random=ran.form, data=test.dat)
    modell <- do.call(lme, list(fixed=form, random=ran.form, data=test.data))
    pseudo.newdata <- test.dat[1,]
    predict(modell, newdata= pseudo.newdata) ###THIS CAUSES THE ERROR!
}

test.fun(test.data)
#          a 
# 0.07547742 
# attr(,"label")
# [1] "Predicted values"

这是有效的，因为do.call()在调用框架中评估其参数列表，在评估对其构造的lme()的调用之前。要查看为提供帮助的原因，请键入debug(predict)，然后运行您的代码和我的代码，比较弹出到浏览器时打印的调试消息。

在NLME对象和公式的函数调用中使用predict

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