r - 为什么在 "mgcv::s"中使用 "gam(y ~ mgcv::s...)"会导致错误？

Question

我想澄清并在行中使用 :: 表示法来拟合 mgcv::gam。在使用 mgcv::s 模型调用中的符号时，我偶然发现了一件事。具有可重现示例/错误的代码如下所示。

原因可能是因为我在模型公式中使用了这种表示法，但我无法弄清楚为什么这不起作用/不允许。这可能是关于语法的非常具体的事情(我猜可能不是 mgcv 特定的)，但也许有人可以帮助我理解这一点以及我对 R 的理解。提前谢谢你。

library(mgcv)
dat <- data.frame(x = 1:10, y = 101:110)
# this results in an error: invalid type (list)...
mgcv::gam(y ~ mgcv::s(x, bs = "cs", k = -1), data = dat)
# after removing the mgcv:: in front of s everything works fine
mgcv::gam(y ~ s(x, bs = "cs", k = -1), data = dat)

# outside of the model call, both calls return the desired function
class(s)
# [1] "function"
class(mgcv::s)
# [1] "function"

Answer 1

说明

library(mgcv)
#Loading required package: nlme
#This is mgcv 1.8-24. For overview type 'help("mgcv-package")'.

f1 <- ~ s(x, bs = 'cr', k = -1)
f2 <- ~ mgcv::s(x, bs = 'cr', k = -1)

OK <- mgcv:::interpret.gam0(f1)$smooth.spec
FAIL <- mgcv:::interpret.gam0(f2)$smooth.spec

str(OK)
# $ :List of 10
#  ..$ term   : chr "x"
#  ..$ bs.dim : num -1
#  ..$ fixed  : logi FALSE
#  ..$ dim    : int 1
#  ..$ p.order: logi NA
#  ..$ by     : chr "NA"
#  ..$ label  : chr "s(x)"
#  ..$ xt     : NULL
#  ..$ id     : NULL
#  ..$ sp     : NULL
#  ..- attr(*, "class")= chr "cr.smooth.spec"

str(FAIL)
# list()

interpret.gam0源代码第4行揭示了问题:

head(mgcv:::interpret.gam0)

1 function (gf, textra = NULL, extra.special = NULL)              
2 {                                                               
3     p.env <- environment(gf)                                    
4     tf <- terms.formula(gf, specials = c("s", "te", "ti", "t2", 
5         extra.special))                                         
6     terms <- attr(tf, "term.labels") 

自 "mgcv::s"不匹配，你就会遇到问题。但是mgcv通过传递 "mgcv::s" 确实可以让您有空间解决这个问题通过参数extra.special :

FIX <- mgcv:::interpret.gam0(f, extra.special = "mgcv::s")$smooth.spec
all.equal(FIX, OK)
# [1] TRUE

只是这在高级例程中不是用户可控的:

head(mgcv::gam, n = 10)

#1  function (formula, family = gaussian(), data = list(), weights = NULL, 
#2      subset = NULL, na.action, offset = NULL, method = "GCV.Cp",        
#3      optimizer = c("outer", "newton"), control = list(), scale = 0,     
#4      select = FALSE, knots = NULL, sp = NULL, min.sp = NULL, H = NULL,  
#5      gamma = 1, fit = TRUE, paraPen = NULL, G = NULL, in.out = NULL,    
#6      drop.unused.levels = TRUE, drop.intercept = NULL, ...)             
#7  {                                                                      
#8      control <- do.call("gam.control", control)                         
#9      if (is.null(G)) {                                                  
#10         gp <- interpret.gam(formula)  ## <- default to extra.special = NULL

我同意本·博尔克的观点。挖掘内部发生的情况是一个很好的练习，但将其视为错误并修复它是一种过度 react 。

<小时/>

更多见解:

s , te等 mgcv与 stats::poly 的逻辑不同和splines::bs .

• 例如，当您执行 X <- splines::bs(x, df = 10, degree = 3) 时，它评估 x并创建一个设计矩阵X直接。
• 当你这样做时s(x, bs = 'cr', k = 10) ，不做评价；它被解析。

mgcv施工顺利需要几个阶段:

1. 由mgcv::interpret.gam解析/解释，生成更平滑的配置文件；
2. 初步 build 者mgcv::smooth.construct ，设置基础/设计矩阵和惩罚矩阵(主要在 C 级完成)；
3. 二次施工mgcv::smoothCon ，它选取“by”变量(例如，复制因子“by”的平滑)、线性函数项、零空间惩罚(如果使用 select = TRUE )、惩罚重新缩放、居中约束等；
4. 最终整合者:mgcv:::gam.setup ，它将所有平滑器组合在一起，返回模型矩阵等。

所以，这是一个复杂得多的过程。