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R: La fonction passée comme argument n'est pas trouvée

J'essaie d'écrire un algorithme de moindres carrés itératif itératif simple dans R. Je souhaite transmettre une fonction comme argument pour le calcul des poids, mais malheureusement, se plaint que la fonction ne peut pas être trouvée. Des idées ce que je fais mal? Merci d'avance!

Voici mon code: p> xxx pré>

et un exemple idiot pour démontrer le problème P>

x <- 1:100
y <- x + rnorm(100)
mlm <- lm(y~x-1)
irls(mlm, function(x){rep(1,length(x$fit))},0.001) # error: wfunc not found

iteration r function regression

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Bizarre. Il semble que le problème soit dans lm . Lorsqu'il tente de trouver la fonction de la ligne suivante: mf <- eval (mf, parent.frame ())


                                        
                                                                            Il peut aider:  Stackoverflow.com / Questions / 7027288 / ... 
                                        
                                                                            Je pense que vous feriez mieux de définir votre fonction en premier.  wfunc <-function (x) {rep (1, longueur (x $ ajustement))}  suivi avec  IRLS (mlm, wfunc, 0.001) 

                                        
                                                                            Je ne sais pas ce qui se passe avec  lm , mais j'ai eu votre code exécuté en faisant d'abord la définition  wfunc  dans mon autre commentaire, puis ajoutez une ligne à l'intérieur  IRLS  qui met les poids à l'intérieur du modèle.  Imodel $ Modèle $ Poids <- wfunc (imodel)  puis cela a fonctionné.

                                        
                                                                            Voir aussi  développeur.r-project.org/nontandard-eval.pdf



                                    
                    3 Réponses :
                    
                                            
                            
                                
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                                     Le problème apparaît avec la recherche des données LM. Si vous modifiez la fonction à ceci, il semble fonctionner 
irls <- function(imodel, wfunc, tol) {

    repeat {
        b0 <- imodel$coef
        dat <- imodel$model
        dat$wts <- wfunc(imodel)
        imodel <- lm(formula(imodel), weights=wts, data=dat)
        b1 <- imodel$coef
        if(abs((b1-b0)/b0)<=tol) break
    }

    imodel
}

                                

                                                                    
                                    
                                    
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                                     Le  formule  code> contient l'environnement de l'appel initial  lm  code> ( .globalenv  code>, dans ce cas),
dans lequel  wfunc  code> n'était pas disponible.
En tant que contournement, vous pouvez le remplacer par l'environnement actuel. 
irls <- function(imodel, wfunc, tol) {
  f <- formula(imodel)
  environment(f) <- environment()
  repeat {
    b0 <- imodel$coef
    imodel <- lm(f, weights=wfunc(imodel), data=imodel$model)
    b1 <- imodel$coef
    if(abs((b1-b0)/b0)<=tol) break
  }
  imodel
}
irls(mlm, function(x){rep(1,length(x$fit))},0.001)

                                

                                                                    
                                    
                                    
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                                                    Vous n'avez besoin que de le faire une fois - pas à chaque fois.                                                
                                                
                                                                                            
                                                    @hadley: Bon point. J'ai déplacé la formule en dehors de la boucle.                                                
                                                
                                                                                    
                                    
                                                            
                        
                        
                                            
                            
                                
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                                     Ce problème se pose car  modèle.frame.default est appelé inside  lm  code>, qui évalue tout dans l'environnement de la formule: 
model.frame.default
#function (formula, data = NULL, subset = NULL, na.action = na.fail, 
#    drop.unused.levels = FALSE, xlev = NULL, ...) 
#{
#...
#    env <- environment(formula)
#...
#    extras <- eval(extras, data, env)  <-- this is where you run into a problem
#...

                                

                                                                    
                                    
                                    
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