将权重参数传递给 R 函数内的回归函数答案

【问题标题】：Passing the weights argument to a regression function inside an R function将权重参数传递给 R 函数内的回归函数
【发布时间】：2014-11-20 17:03:23
【问题描述】：

我正在尝试编写一个 R 函数来运行加权（可选）回归，但我很难让权重变量起作用。这是该函数的简化版本。

HC <- function(data, FUN, formula, tau = 0.5, weights = NULL){
if(is.null(weights)){
est <- FUN(data = data, formula = formula, tau = tau)
intercept = est$coef[["(Intercept)"]]
zeroWorker <- exp(intercept)
}
 else {
est <- FUN(data = data, formula = formula, tau = tau, weights = weights)
intercept = est$coef[["(Intercept)"]]
zeroWorker <- exp(intercept)
}
return(zeroWorker)
}

如果我不使用 weights 参数，该函数可以完美运行。

mod1 <- HC(data = mydata, formula = lin.model, tau = 0.2, 
       FUN = rq)

但是，当我使用 weights 参数时会引发错误消息。

mod2 <- HC(data = mydata, formula = lin.model, tau = 0.2, 
       FUN = rq, weights = weig)

我用谷歌搜索了这个问题，这篇文章似乎与我的问题最接近，但我仍然无法让它工作。 R : Pass argument to glm inside an R function。任何帮助将不胜感激。我的问题可以通过以下方式复制：

library("quantreg")
data(engel)
mydata <- engel
mydata$weig <- with(mydata, log(sqrt(income))) # Create a fictive weigth variable
lin.model <- foodexp~income
mod1 <- HC(data = mydata, formula = lin.model, tau = 0.2, 
       FUN = rq) # This works perfectly
mod2 <- HC(data = mydata, formula = lin.model, tau = 0.2, 
       FUN = rq, weights = weig) # throws an error.

HC 中的错误（数据 = mydata，公式 = lin.model，tau = 0.2，FUN = rq，权重 = weig）：找不到对象“称重”

【问题讨论】：

标签： r function if-statement regression

【解决方案1】：

你有两个问题。您遇到的错误是因为您尝试使用 weigh 变量而不将其引用为来自 mydata 数据集。尝试使用mydata$weig。这将解决您的第一个错误，但随后您会得到与使用 weights 参数相关的实际错误，即：

Error in model.frame.default(formula = formula, data = data, weights = substitute(weights),  : 
invalid type (symbol) for variable '(weights)'

解决方案是将HC的weights参数中指定的变量添加到数据帧中，然后再将其传递给FUN：

HC <- function(data, FUN, formula, tau = 0.5, weights = NULL){
  data$.weights <- weights
  if(is.null(weights)){
    est <- FUN(data = data, formula = formula, tau = tau)
  } else {
    est <- FUN(data = data, formula = formula, tau = tau, weights = .weights)
  }
  intercept = est$coef[["(Intercept)"]]
  zeroWorker <- exp(intercept)
  return(zeroWorker)
}

然后一切正常：

mod2 <- HC(data = mydata, formula = lin.model, tau = 0.2, FUN = rq, weights = mydata$weig)
mod2
# [1] 4.697659e+47

【讨论】：

谢谢托马斯！你是救生员。现在完美运行。