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R のスコーピングの問題に慣れようとしています。関数glm()内で関数を呼び出したいのですが、どうやらスコーピングの理由で、関数assign()またはeval().

ここに簡略化されたバージョンがあります：

ao <- function (y, x, phi = seq (0,1,0.1), dataset, weights) {
    logLikvector <- rep(0,length(phi))  # vector of zeros to be replaced thereafter
    for (i in 1:length(phi)) {          # loop to use glm()   
        fit <- glm (y ~ x, data = dataset, family = binomial, weights = weights)         
        logLikvector[i] <- logLik(fit)      # get log likelihood
    }
    logLikvector
}

今、データセットで関数 ao() を使用したい

    ao (y = Prop, x = Age, dataset = mydata, weights = Total)

これは機能しませんが、次のように機能します。

ao (y = mydata$Prop, x = mydata$Age, dataset = mydata, weights = mydata$Total)

誰が何をすべきか知っていますか？

どんな助けでも大歓迎です!!!

ところで、これが私が使用しているデータセットで私の問題を再現する方法です

library("MASS")
data(menarche)
mydata <- menarche
mydata$Prop <- mydata$Menarche / mydata$Total
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3 に答える 3

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代替ソリューション（@DWinの提案）。

function(y, x, dataset, weights){
  f <- substitute(glm(y~x, data=dataset, weights=weights, family=binomial))
  logLik(eval(f))
}
于 2012-06-02T08:28:23.407 に答える
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ao <- function (x, y, phi = seq (0,1,0.1), dataset, weights) {
    logLikvector <- rep(0,length(phi))
    x <- dataset[,substitute(x)]
    y <- dataset[,substitute(y)]
    weights <- dataset[,substitute(weights)]
        for (i in 1:length(phi)) {          # loop to use glm()
        fit <- glm (y ~ x, data = dataset, family = binomial, weights = weights)
        logLikvector[i] <- logLik(fit)      # get log likelihood
    }
    return(logLikvector)
}



library("MASS")
data(menarche)
mydata <- menarche
mydata$Prop <- mydata$Menarche / mydata$Total
ao(y = "Prop",x = "Age", dataset = mydata, weights = "Total")


[1] -55.37763 -55.37763 -55.37763 -55.37763 -55.37763 -55.37763
 [7] -55.37763 -55.37763 -55.37763 -55.37763 -55.37763
于 2012-06-02T00:57:44.763 に答える
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で数式を作成しpaste、 で関数を呼び出すことをお勧めしdo.callます。

ao <- function (y, x, phi = seq (0,1,0.1), dataset, weights) {
  logLikvector <- rep(0,length(phi))  # vector of zeros to be replaced thereafter
  for (i in 1:length(phi)) {          # loop to use glm()
    f <- as.formula(paste(y, x, sep="~"))
    fit <- do.call("glm", list(formula=f, data=as.name(dataset), 
                   family="binomial", weights=as.name(weights)))
    logLikvector[i] <- logLik(fit)      # get log likelihood
  }
  logLikvector
}

次に、次のように呼び出します。

ao("Prop", "Age", dataset="mydata", weights="Total")

詳細については、 https://stackoverflow.com/a/7668846/210673を参照してください。

于 2012-06-02T04:25:23.007 に答える