anova 测试在使用粘贴公式创建的 lme 拟合上失败

Question

我经常通过将我需要的部分粘贴在一起来为模型拟合函数（如lm 或lme）指定公式参数，如@DWin 对这个问题的回答：Understanding lm and environment。

实际上，这看起来像这样：

library(nlme)
set.seed(5)
ns <- 5; ni <- 5; N <- ns*ni
d <- data.frame(y=rnorm(N),
                x1=rnorm(N),
                x2=factor(rep(1:ni, each=ns)),
                id=factor(rep(1:ns, ni)))

getm <- function(xs) {
  f <- paste("y ~", paste(xs, collapse="+"))
  lme(as.formula(f), random=~1|id, data=d, method="ML")
}
m1 <- getm("x1")
m2 <- getm(c("x1", "x2"))

但是，对于 nlme 包中的 lme，比较使用 anova 构建的两个模型不起作用，因为 anova.lme 会查看保存的公式参数以确保模型适合相同的响应，保存的公式参数只是as.formula(f)。错误是：

> anova(m1, m2)
Error in inherits(object, "formula") : object 'f' not found

这是anova 命令应该做的事情（重新调整模型使其工作）：

> m1 <- lme(y~x1, random=~1|id, data=d, method="ML")
> m2 <- lme(y~x1+x2, random=~1|id, data=d, method="ML")
> anova(m1, m2)
   Model df      AIC      BIC    logLik   Test  L.Ratio p-value
m1     1  4 76.83117 81.70667 -34.41558                        
m2     2  8 72.69195 82.44295 -28.34597 1 vs 2 12.13922  0.0163

有什么建议吗？

Answer 1

这是一个似乎有效的技巧：

getm <- function(xs) {
  f <- paste("y ~", paste(xs, collapse="+"))
  m <- lme(as.formula(f), random=~1|id, data=d, method="ML")
  m$call$fixed <- eval(m$call$fixed)
  m
}

但我一点也不喜欢。我非常希望看到这个问题的更有原则的答案，因为我在尝试扩展 bbmle 包时一直遇到此类问题。

Answer 2

Ben 的回答有效，但 do.call 提供了他希望的更通用的解决方案。

getm <- function(xs) {
    f <- as.formula(paste("y ~", paste(xs, collapse="+")))
    do.call("lme", args = list(f, random=~1|id, data=d, method="ML"))
}

之所以有效，是因为（默认情况下）args = 中的参数在传递给 lme 之前已经过评估。