Question

我正在关注随机模拟书中的一些R例子，熟悉F＃并且不熟悉R -I决定试用R type provider。

今天我遇到了一个代码片段，我无法弄清楚如何通过R类型提供程序执行。

> Nit = c(0,0,0,1,1,1,2,2,2,3,3,3,4,4,4,6,6,6) 
> AOB = c(4.26,4.15,4.68,6.08,5.87,6.92,6.87,6.25,6.84,6.34,6.56,6.52,7.39,7.38,7.74,7.76,8.14,7.22)
> AOBm=tapply(AOB,Nit,mean) #means of AOB 
> Nitm=tapply(Nit,Nit,mean) #means of Nit 
> fitAOB=lm(AOBm∼ns(Nitm,df=2)) #natural spline

相应的F＃代码如下所示：

open System
open System.Linq

open RDotNet
open RProvider
open RProvider.``base``
open RProvider.stats
open RProvider.graphics
open RProvider.splines

let mean (l: float seq) = Seq.sum l / float(Seq.length l)
let Nit = [0;0;0;1;1;1;2;2;2;3;3;3;4;4;4;6;6;6]
let AOB = [4.26;4.15;4.68;6.08;5.87;6.92;6.87;6.25;6.84;6.34;6.56;6.52;7.39;7.38;7.74;7.76;8.14;7.22]
let AOBm = 
    query {
        for x in List.zip AOB Nit do
        groupBy (snd x) into g
        select (g |> Seq.map fst |> mean) } 
    |> List.ofSeq
namedParams [
    "AOBm", AOBm :> obj
    "Nitm", Nit.Distinct() :> obj
]
|> R.data_frame
|> fun data -> R.lm(formula="AOBm~ns(Nitm,df=2)", data=data)

但是，当我尝试执行最后一行以适应线性模型时，我得到了异常：

RDotNet.EvaluationException: Error in eval(expr, envir, enclos) : could not find function "ns"

所以我猜我要么必须传入

R.ns(Nit.Distinct(),df=2)

进入我的命名参数...或者我以某种方式应该能够将'splines :: ns'函数加载到当前环境中..或者我以某种方式可以使用R.formula（...）组成公式..然而，到目前为止，我做这些事情的所有尝试都失败了。

那么在使用R类型提供程序拟合线性模型时，如何从公式中的库中调用函数？

Answer 1

你需要

将library(splines)添加到您的R代码或
使通话完全合格：splines::ns(...)

但是因为在ns()对象中使用了Formula，所以第一种方法更可取。

如何使用R类型提供程序从公式库中调用函数

1 个答案: