"找不到对象"功能内:nlmer版

时间:2015-06-24 22:24:53

标签: r function lme4

在过去的几个小时里,我在这里找到了几个关于R脚本的问题,这个R脚本在一个函数之外工作得很好,但它返回一个未找到的对象"一旦代码被重构为包含函数,参数的错误。不幸的是,对这些错误的解决方案似乎是高度封装和特定于上下文的,因此我必须将自己的,特定于nlmer的问题投入到争论中。

总结:我想多次运行一个nlmer模型,但每次都会有一个稍微不同的模型规范。我确保模型在任何函数之外的指定工作。我编写了一个函数,它接受一个data.table和一个公式(以字符串形式)并运行模型,但它返回一个错误,我的模型公式是"找不到",即使' model_formula'变量肯定在函数的命名空间中。

示例:

# set up toy dataset
data <- data.table(patient_id=c(rep("pat_1", 10), rep("pat_2", 10), rep("pat_3", 10)),
                   agesero=c(rep(25,10), rep(19, 10), rep(34, 10)))
data$row <- as.numeric(rownames(data))
data[, variable:= ifelse(row%%10==0, "observed_survival", "vl")]
data[, M_visit_time:= ifelse(variable=="vl", row/6 + 0.25, 0)] 
data[, value:= ifelse(variable=="vl", 3 + exp(-4*M_visit_time), row/10 + 2)]
data[, M_agesero:= ifelse(variable=="vl", agesero, 0)]
data[, D_intercept:= ifelse(variable=="observed_survival", 1, 0)]
data[, D_agesero:= ifelse(variable=="observed_survival", agesero, 0)]
data[, row:=NULL]

example_formula <- "value~ModelGradient(time=M_visit_time,b0,b2,b3)~M_agesero + D_intercept + D_agesero + (b0|patient_id)"

#this works, outside of a function:
Model<- ~b0+b2*exp(-b3*time)
ModelGradient<-deriv(Model,namevec=c("b0","b2","b3"),
               function.arg=c("time","b0","b2","b3"))

out<-nlmer(as.formula(example_formula), data=data,
           start = c(b0=3,b2=1,b3=4),
           control=nlmerControl(optimizer="bobyqa", optCtrl=list(maxfun=200000)))

#but when I write a function:
run_nonlin<- function(model_formula, data){
            Model<- ~b0+b2*exp(-b3*time)
            ModelGradient<-deriv(Model,namevec=c("b0","b2","b3"),
                           function.arg=c("time","b0","b2","b3"))

          print(paste("hello I am the model formula and I exist in this namespace! I am:",
         model_formula))
         out<-nlmer(as.formula(model_formula), data=data,
                 start = c(b0=3,b2=1,b3=4),
                 control=nlmerControl(optimizer="bobyqa",
                  optCtrl=list(maxfun=200000)))
           return(out)
}

#and call:
function_output <- run_nonlin(model_formula=example_formula, data=data)

# I get the error: 
# Error in as.formula(model_formula) : object 'model_formula' not found

作为旁注,我已经做了一些非常类似于glmer的事情,没有问题。

非常感谢任何建议。

(已编辑以包含错误消息)

1 个答案:

答案 0 :(得分:3)

似乎nlmer有一种奇怪的方法来解析传递给函数的公式。您显然无法传递未在全局环境中定义的变量。这似乎是因为nlformula在未评估的符号上调用as.formula,如公式所示。这意味着词法作用域用于解析符号,因此它在model_formula命名空间中搜索stats,然后在全局环境中搜索,而不是在函数定义的范围内。

解决方法是评估该参数,然后通过do.call()传递该值,例如

run_nonlin<- function(model_formula, data){
    Model<- ~b0+b2*exp(-b3*time)
    ModelGradient<-deriv(Model,namevec=c("b0","b2","b3"),
                       function.arg=c("time","b0","b2","b3"))

    out <- do.call('nlmer', list(as.formula(model_formula), 
        data=quote(data),
        start = c(b0=3,b2=1,b3=4),
        control=nlmerControl(optimizer="bobyqa",
        optCtrl=list(maxfun=200000))))

    return(out)
}