mgcv::gamm() 和 MuMIn::dredge() 错误答案

【问题标题】：mgcv::gamm() and MuMIn::dredge() errorsmgcv::gamm() 和 MuMIn::dredge() 错误
【发布时间】：2016-12-08 03:34:39
【问题描述】：

我一直在尝试使用包mgcv 在一个函数中拟合多个 GAM，并通过模型选择程序粗略地选择最合适的模型。但是我的函数运行第一个模型然后似乎无法再次识别输入数据dat。

我得到了错误

is.data.frame(data) 中的错误：找不到对象“dat”。

我认为这是一个范围界定问题，我已查看 here 和 here 寻求帮助，但无法弄清楚。

代码和数据如下（希望可重现）： https://github.com/cwaldock1/Help/blob/master/test_gam.csv

library(mgcv)

# Function to fit multiple models 
best.mod <- function(dat) {

# Set up control structure
ctrl <- list(niterEM = 0, msVerbose = TRUE, optimMethod="L-BFGS-B")

# AR(1)
m1 <- get.models(dredge(gamm(Temp ~ s(Month, bs = "cc") + s(Date, bs = 'cr') + Year,
         data = dat, correlation = corARMA(form = ~ 1|Year, p = 1),
         control = ctrl)), subset=1)[[1]]

# AR(2)
m2 <- get.models(dredge(gamm(Temp ~ s(Month, bs = "cc") + s(Date, bs = 'cr') + Year,
         data = dat, correlation = corARMA(form = ~ 1|Year, p = 2),
         control = ctrl)), subset=1)[[1]]

# AR(3)
m3 <- get.models(dredge(gamm(Temp ~ s(Month, bs = "cc") + s(Date, bs = 'cr') + Year,
         data = dat, correlation = corARMA(form = ~ 1|Year, p = 3),
         control = ctrl)), subset = 1)[[1]]


### Select best model to work with based on unselective AIC criteria 
if(AIC(m2$lme) > AIC(m1$lme)){mod = m1}else{mod = m2} 
if(AIC(mod$lme) > AIC(m3$lme)){mod = m3}else{mod = mod}

return(mod$gam)
}

mod2 <- best.mod(dat = test_gam)

任何帮助将不胜感激。

谢谢，康纳

【问题讨论】：

我认为错误是 get.models 调用挖泥模型对象，因为当运行为：m1 <- dredge(gamm(Temp ~ s(Month, bs = "cc", k = k.month) + s(Date, bs = 'cr') + Year, data = dat, correlation = corARMA(form = ~ 1|Year, p = 1), control = ctrl)) 时，该函数不会因此错误而崩溃。

标签： r regression mixed-models gam mgcv

【解决方案1】：

get.models 在模型的 formula 环境中进行评估，在 gamm 中是（总是？）.GlobalEnv，虽然它应该是函数的环境（即 sys.frames(sys.nframe()))。

所以，而不是

get.models(ms, 1)

使用

eval(getCall(ms, 1))

【讨论】：