Question

我有一个函数调用（到jags.parallel），当给定像n.iter = 100这样的数字参数时，它会起作用，但当参数使用变量值n.iter = n.iter时失败。这似乎可能是jags.parallel

中的错误

错误的最小可重现示例：

    library(R2jags)
    model.file <- system.file(package="R2jags", "model", "schools.txt")
    J <- 8.0
    y <- c(28.4,7.9,-2.8,6.8,-0.6,0.6,18.0,12.2)
    sd <- c(14.9,10.2,16.3,11.0,9.4,11.4,10.4,17.6)    
    jags.data <- list("y","sd","J")
    jags.params <- c("mu","sigma","theta")
    jags.inits <- function(){
      list("mu"=rnorm(1),"sigma"=runif(1),"theta"=rnorm(J))
    }

然后这个有效：

    jagsfit.p <- jags.parallel(data=jags.data, inits=jags.inits, jags.params, 
                               n.iter=5000, model.file=model.file)

但这不是：

     n.iter=5000
    jagsfit.p <- jags.parallel(data=jags.data, inits=jags.inits, jags.params,
                               n.iter=n.iter, model.file=model.file)

给出错误：

Error in checkForRemoteErrors(lapply(cl, recvResult)) : 
  3 nodes produced errors; first error: object 'n.iter' not found

我认为这与未将变量n.iter导出到集群有关，但不清楚并行引擎jags.parallel使用的是什么。在将n.iter传递给函数之前，有没有办法欺骗R来评估{{1}}？

Answer 1

在这样的情况下，

do.call()是一个很棒的朋友，因为（来自?do.call）：

如果＆＃39;引用＆＃39;是＆＃39; FALSE＆＃39;，默认值，然后是参数评估（在呼叫环境中，不在＆＃39; envir＆＃39;）。

我确认以下情况有效，通过结果对象的打印方式显示的所有数字生成与jagsfit.p匹配的结果：

jagsfit.p2 <- do.call(jags.parallel, 
                      list(data=jags.data, inits=jags.inits, jags.params,
                           n.iter=n.iter, model.file=model.file))

奇怪的jags.parallel错误/避免函数调用中的惰性求值

1 个答案: