从封闭环境访问数据的函数答案

【问题标题】：Function accessing data from enclosing environment从封闭环境访问数据的函数
【发布时间】：2016-01-04 12:53:44
【问题描述】：

我正在使用分段包，但在从函数中调用 davies.test() 时遇到了问题。

考虑以下情况：

library(segmented)

data = data.frame(x = 1:21, y = c(10:1, 0:10))
fit = lm(y ~ x, data = data)
fit.seg = segmented(fit, seg.Z = ~ x)
davies.test(fit.seg, seg.Z = ~ x, alternative = "greater")

效果很好，表明分段回归具有两个统计上不同的斜率。

现在，如果我将所有这些打包成这样的函数：

testit <- function() {
  data = data.frame(x = 1:21, y = c(10:1, 0:10))
  fit = lm(y ~ x, data)
  fit.seg = segmented(fit, seg.Z = ~ x)
  davies.test(fit.seg, seg.Z = ~ x, alternative = "greater")$p.value
}
testit()

然后它工作正常......

但是如果我从全局环境中删除fit，那么它就会失败。

> rm(fit)
> testit()
 Error in eval(expr, envir, enclos) : object 'fit' not found

问题似乎在于davies.test 试图访问封装在fit 中的数据的方式：它似乎没有在封闭范围内寻找fit（在这种情况下是@ 987654329@ 函数），但直接跳到全局范围。

我确信问题与 R 的范围规则的一些微妙之处有关。如果我能找到一个快速解决方案，防止我用这种极端情况困扰包作者，那就太好了。

谢谢，安德鲁。

【问题讨论】：

标签： r

【解决方案1】：

尝试在下面插入标记为## 的行。仍然存在一个差异，这没有考虑到运行修改后的testit 时出现的警告，但输出 pvalue 相同，因此它可能足以满足您的需求。当然，这是包中的一个错误，最好是询问包的维护者是否会修复它。

library(segmented)
testit <- function() {
  data = data.frame(x = 1:21, y = c(10:1, 0:10))
  fit = lm(y ~ x, data)
  fit.seg = segmented(fit, seg.Z = ~ x)
  environment(davies.test) <- environment() ##
  davies.test(fit.seg, seg.Z = ~ x, alternative = "greater")$p.value
}
testit()

给予：

[1] 0.01858149
Warning message:
In summary.lm(object) : essentially perfect fit: summary may be unreliable

【讨论】：

谢谢。该警告只是由于测试数据的构建方式所致。不是相关问题。

【解决方案2】：

无需将其设为全局变量。问题实际上出在segmented，而不是davies.test。找不到fit。

您可以在任何环境中使用dynGet 定位fit，包括调用函数的环境：

testit <- function() {
  data = data.frame(x = 1:21, y = c(10:1, 0:10))
  fit = lm(y ~ x, data)
  fit.seg = segmented(dynGet("fit"), seg.Z = ~ x)
  davies.test(fit.seg, seg.Z = ~ x, alternative = "greater")$p.value
}
testit()

这应该可以如你所愿。

如果您在不同的环境中有多个名为fit 的变量，则使用get（请参阅?get）指定要从哪个环境获取它。 dynGet 是“到处看看；先返回”的懒惰版本。

【讨论】：

问题在于davis.test 内部的评估。请参阅traceback 输出。
调用函数的具体环境可以通过：segmented(get("fit", sys.frame(1)), seg.Z = ~ x)来访问，这样可以避免使用dynGet()时可能在别处发生命名空间冲突。

【解决方案3】：

我联系了segmented的作者，他及时回复。他对原始问题提出的另一个解决方案是

testit <- function() {
  data = data.frame(x = 1:21, y = c(10:1, 0:10))
  fit = lm(y ~ x, data)
  fit.seg = segmented(fit, seg.Z = ~ x)
  fit.seg$call$obj<-fit
  davies.test(fit.seg, seg.Z = ~ x, alternative = "greater")$p.value
}

不过，他也指出lm对象实际上应该直接传递给davies.test()，如下：

testit <- function() {
  data = data.frame(x = 1:21, y = c(10:1, 0:10))
  fit = lm(y ~ x, data)
  davies.test(fit, seg.Z = ~ x, alternative = "greater")$p.value
}

为了澄清起见，应该注意这两段代码做了不同的事情：第二个片段实际上实现了我的原始目的（检查拟合中是否存在统计上显着的中断），而第一个片段检查是否存在是秒休息。

【讨论】：