函数内的 lapply、glm 和 speedglm：缺少参数“数据”，没有默认值

Question

我正在使用mtcars 数据来显示我的问题。以下代码适用于glm。它通过将vlist 中的每个变量添加到glm(vs ~ mpg, family = binomial(), data = mtcars 的模型中来生成新模型。

check_glm <- function(crude, vlist, data, ...){
  a <- glm(crude, data = data, family = binomial())
  lapply(vlist, function(x) update(a, as.formula(paste0(". ~ . +", x))))
}
check_glm(crude = "vs ~ mpg", vlist = c("am", "hp"), data = mtcars)

但是，当我将 glm 替换为 speedglm 时，

library(speedglm)
check_speedglm <- function(crude, vlist, data, ...){
  a <- speedglm(crude, data = data, family = binomial())
  lapply(vlist, function(x) update(a, as.formula(paste0(". ~ . +", x))))
}
check_speedglm(crude = "vs ~ mpg", vlist = c("am", "hp"), data = mtcars)

我明白了：

model.frame.default 中的错误（公式 = vs ~ mpg + am，数据 = 数据， drop.unused.levels = TRUE) : 参数“data”丢失，没有 默认。

我认为问题出在lapply 行，但我无法找到解决方案。任何解决此问题的建议将不胜感激。

Answer 1

本质上，您正在混淆可能彼此不兼容的包方法。尽管它们的名称相同，但这两种方法都来自不同的包，因此不同的作者用于不同的目的并输出不同的对象（glm 类与 speedglm 类，可能是 S3 与 S4 对象）。

具体来说，glm 方法是 stats 包中 R 标准库的一部分，它与相关的 stats 方法 update 一起使用。

根据update 文档，

update 将更新并（默认情况下）重新拟合模型。它通过提取存储在对象中的调用、更新调用和（默认情况下）评估该调用来做到这一点。

主要论点：

object, x：模型函数的现有拟合，例如 lm、glm 和许多其他函数

因此，如果speedglm 存储用于捕获公式、数据和其他参数的调用，并且类似于glm（继承自lm 类）的返回对象结构，那么update 将起作用。

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要解决此问题，请考虑通过使用lapply 使用迭代模型调用动态构建formula 来执行update 所做的事情。这在两种方法中都适用，因为每种方法都使用 formula 对象。

library(speedglm) 

check_speedglm <- function(crude, vlist, data, ...){ 
   lapply(seq_along(vlist), function(i)
       speedglm(as.formula(paste(crude, "+", paste(vlist[1:i], collapse=" + "))), 
                data = data, family = binomial()) 
   )
} 

check_speedglm(crude = "vs ~ mpg", vlist = c("am", "hp"), data = mtcars)