函数中的“找不到对象”：nlmer 版本答案

【问题标题】："object not found" within function: nlmer edition函数中的“找不到对象”：nlmer 版本
【发布时间】：2015-06-24 22:24:52
【问题描述】：

在过去的几个小时里，我在这里发现了几个关于 R 脚本的问题，该脚本在函数之外工作得很好，但是一旦代码被重构为包含，就会为参数返回“找不到对象”错误职能。不幸的是，这些错误的解决方法似乎是高度特定于包和上下文的，所以我不得不将我自己的、特定于 nlmer 的问题投入到战斗中。

总而言之：我想多次运行 nlmer 模型，但每次的模型规格略有不同。我已经确保模型在任何函数之外都按照指定的方式工作。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，即我的模型公式“未找到”，即使 'model_formula' 变量肯定在函数的命名空间。

例子：

# 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

顺便说一句，我在 glmer 中做了一些与此非常相似的事情，没有问题。

非常感谢任何建议。

（已编辑以包含错误消息）

【问题讨论】：

当然，很抱歉疏忽了。我在脚本底部添加了错误文本。它是：“as.formula(model_formula) 中的错误：找不到对象‘model_formula’”
问题是 as.formula 默认在全局环境中工作，其中 ModelGradient 等人。不存在。您需要使用with 和设置环境。这很棘手，请参阅 - stackoverflow.com/questions/8218196/…

标签： r function lme4

【解决方案1】：

nlmer 似乎有一种奇怪的方式来解析你传递给函数的公式。您显然不能传递未在全局环境中定义的变量。这似乎是因为 nlformula 在未计算符号上调用 as.formula，该符号以公式形式传递。这意味着词法范围用于解析符号，因此它在 stats 命名空间中搜索 model_formula，然后在全局环境中搜索，而不是在您的函数定义的范围内。

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)
}

【讨论】：