r - 使用从 tidyr 收集改变了我的回归结果

Question

当我运行下面的代码时，一切都按预期工作

# install.packages("dynlm")
# install.packages("tidyr")
require(dynlm)
require(tidyr)


Time <- 1950:1993

Y <- c(5820, 5843, 5917, 6054, 6099, 6365, 6440, 6465, 6449, 6658,  6698, 6740, 6931, 
       7089, 7384, 7703, 8005, 8163, 8506, 8737, 8842, 9022, 9425,  9752, 9602, 9711, 
       10121, 10425, 10744, 10876, 10746, 10770, 10782, 11179, 11617, 12015, 12336, 
       12568, 12903, 13029, 13093, 12899, 13110, 13391)

X <- c(6284, 6390, 6476, 6640, 6628, 6879, 7080, 7114, 7113, 7256, 7264, 7382, 7583, 7718,  
       8140, 8508, 8822, 9114, 9399, 9606, 9875, 10111, 10414, 11013, 10832, 10906, 11192, 
       11406, 11851, 12039, 12005, 12156, 12146, 12349, 13029, 13258, 13552, 13545, 13890, 
       14005, 14101, 14003, 14279, 14341)

data <- data.frame(Time, Y, X)

data_ts <- ts(data, start = 1950, end = 1993, frequency = 1)

Modell <- dynlm(log(Y) ~ log(X) + log(L(X)) + log(L(X, 2)) + log(L(X, 3)) 
                     + log(L(X, 4)) + log(L(X, 5)), data = data_ts)
summary(Modell)

我在这种情况下的摘要输出是这样的

...        
              Estimate  Std. Error t value Pr(>|t|)    
(Intercept)  -0.059109   0.091926  -0.643    0.525    
log(X)        0.883020   0.145754   6.058 9.17e-07 ***
log(L(X))     0.004167   0.211420   0.020    0.984    
log(L(X, 2)) -0.092880   0.207026  -0.449    0.657    
log(L(X, 3)) -0.012016   0.210395  -0.057    0.955    
log(L(X, 4))  0.200596   0.212370   0.945    0.352    
log(L(X, 5))  0.014497   0.144103   0.101    0.920 
...

现在，当我使用 gather() 为一些绘图定义新的数据框时

data_tidyr <- gather(data, "Key", "Value", -Time)

并重新运行上面的代码，不改变任何其他内容，我得到了这个摘要:

              Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
(Intercept)  -0.05669    0.07546  -0.751    0.457    
log(X)        0.82128    0.13486   6.090 3.53e-07 ***
log(L(X))     0.17484    0.13365   1.308    0.198    
log(L(X, 2))       NA         NA      NA       NA    
log(L(X, 3))       NA         NA      NA       NA    
log(L(X, 4))       NA         NA      NA       NA    
log(L(X, 5))       NA         NA      NA       NA 

我对这种行为感到困惑，因为收集操作(定义一个新的数据框，将列收集到行中)与我用来运行回归的数据集无关(至少这是我的印象)。不知何故使用 gather() 改变了计算的方式，但我看不出如何。非常感谢您的帮助!

一些数字:

• “dynlm”版本 0.3-3
• R 版本:3.2.0(64 位)

更新

好的，感谢您到目前为止的所有回答和评论，但问题仍然存在:环境中发生了什么？我想知道为什么以及如何发生这种情况。对我来说，这是一件严肃的事情，因为据我所知，避免一个函数调用对其他函数的非预期副作用恰恰是像 R 这样的函数式语言试图实现的目标。现在，除非我在这里遗漏了什么，否则这种行为似乎与那个意图不一致。

Answer 1

这个意外变化的根本原因是dplyr(dplyr，不是tidyr)改变了lag的默认方法 功能。 gather 函数调用 dplyr::select_vars，它通过命名空间加载 dplyr 并覆盖 lag.default。

当您在公式中使用 L 时，dynlm 函数在内部调用 lag。方法分派(dispatch)然后找到 lag.default。当通过命名空间加载 dplyr 时(它甚至不需要附加)，dplyr 中的 lag.default 会被发现。

这两个滞后函数根本不同。在新的 R session 中，您会发现以下差异:

lag(1:3, 1)
## [1] 1 2 3
## attr(,"tsp")
## [1] 0 2 1
invisible(dplyr::mutate) # side effect: loads dplyr via namespace...
lag(1:3, 1)
## [1] NA  1  2

所以解决方案相当简单。只需自己覆盖 lag.default 函数即可。

lag.default <- stats:::lag.default
dynlm(log(Y) ~ log(X) + log(L(X)) + log(L(X, 2)), data = data_ts)

## Time series regression with "ts" data:
##   Start = 1952, End = 1993
## 
## Call:
##   dynlm(formula = log(Y) ~ log(X) + log(L(X)) + log(L(X, 2)), data = data_ts)
## 
## Coefficients:
##   (Intercept)        log(X)     log(L(X))  log(L(X, 2))  
## -0.05476       0.83870       0.01818       0.13928      

lag.default <- dplyr:::lag.default
dynlm(log(Y) ~ log(X) + log(L(X)) + log(L(X, 2)), data = data_ts)

## Time series regression with "ts" data:
## Start = 1951, End = 1993
## 
## Call:
## dynlm(formula = log(Y) ~ log(X) + log(L(X)) + log(L(X, 2)), data = data_ts)
## 
## Coefficients:
##  (Intercept)        log(X)     log(L(X))  log(L(X, 2))  
##     -0.05669       0.82128       0.17484            NA  

lag.default <- stats:::lag.default
dynlm(log(Y) ~ log(X) + log(L(X)) + log(L(X, 2)), data = data_ts)

## Time series regression with "ts" data:
##   Start = 1952, End = 1993
## 
## Call:
##   dynlm(formula = log(Y) ~ log(X) + log(L(X)) + log(L(X, 2)), data = data_ts)
## 
## Coefficients:
##   (Intercept)        log(X)     log(L(X))  log(L(X, 2))  
## -0.05476       0.83870       0.01818       0.13928