r - R中的功能内的功能

Question

您能否向我解释为什么代码提示说找不到Samdat？

我试图在模型之间进行切换，所以我声明了一个包含这些特定模型的函数，我只需要将此函数作为get.f函数中的参数之一进行调用即可，其中重采样将更改模型中每个设计矩阵的结构。该代码提示找不到Samdat。

另外，有没有一种方法可以使条件语句if(Model == M1())而不需要创建另一个参数M来设置if(M==1)？

这是我的代码:

dat <-  cbind(Y=rnorm(20),rnorm(20),runif(20),rexp(20),rnorm(20),runif(20), rexp(20),rnorm(20),runif(20),rexp(20))
nam <- paste("v",1:9,sep="")
colnames(dat) <- c("Y",nam)

M1 <- function(){
    a1 = cbind(Samdat[,c(2:5,7,9)])
    b1 = cbind(Samdat[,c(2:4,6,8,7)])
    c1 = b1+a1
    list(a1=a1,b1=b1,c1=c1)}

M2 <- function(){
    a1= cbind(Samdat[,c(2:5,7,9)])+2
    b1= cbind(Samdat[,c(2:4,6,8,7)])+2
    c1 = a1+b1
    list(a1=a1,b1=b1,c1=c1)}

M3 <- function(){
    a1= cbind(Samdat[,c(2:5,7,9)])+8
    b1= cbind(Samdat[,c(2:4,6,8,7)])+8
    c1 = a1+b1
    list(a1=a1,b1=b1,c1=c1)}
#################################################################
get.f <- function(asim,Model,M){
    sse <-c()
    for(i in 1:asim){
        set.seed(i)
        Samdat <- dat[sample(1:nrow(dat),nrow(dat),replace=T),]
        Y <- Samdat[,1]
        if(M==1){
            a2 <- Model$a1
            b2 <- Model$b1
            c2 <- Model$c1
            s<- a2+b2+c2
            fit <- lm(Y~s)
            cof <- sum(summary(fit)$coef[,1])
            coff <-Model$cof
            sse <-c(sse,coff)
        }
        else if(M==2){
            a2 <- Model$a1
            b2 <- Model$b1
            c2 <- Model$c1
            s<- c2+12
            fit <- lm(Y~s)
            cof <- sum(summary(fit)$coef[,1])
            coff <-Model$cof
            sse <-c(sse,coff)
        }
        else {
            a2 <- Model$a1
            b2 <- Model$b1
            c2 <- Model$c1
            s<- c2+a2
            fit <- lm(Y~s)
            cof <- sum(summary(fit)$coef[,1])
            coff <- Model$cof
            sse <-c(sse,coff)
        }
    }
    return(sse)
}

get.f(10,Model=M1(),M=1)
get.f(10,Model=M2(),M=2)
get.f(10,Model=M3(),M=3)

Answer 1

你打电话的时候

get.f(10, Model=M1(), M=1)

您的 M1函数将立即被调用。之所以死，是因为您在 M1主体内部使用了 Samdat，稍后才在 get.f主体中对其进行定义。

以某种方式，您需要在 M1定义后调用 Samdat。一种实现方法是使 M1(该函数)成为 get.f的参数，然后从 get.f内部调用该函数:

get.f <- function(asim, Model.fun, M) {
   ...
   Sambat <- ...
   Model  <- Model.fun()
   ...
}
get.f(10, Model.fun = M1, M=1)

而且，通常来说，使用全局变量是不好的编程，即，使函数使用超出其范围定义的变量。相反，建议将函数使用的所有内容作为输入参数传递。您的代码中有两种情况: M1( M2和 M3)使用 Samdat，而 get.f使用 dat。它们应该是您的函数的参数。这是您的代码的更好版本。我还没有解决所有问题，因此您需要做更多的工作才能使其正常工作:

M1 <- function(sampled.data) {
   a1 <- sampled.data[, c("v1", "v2", "v3", "v4", "v6", "v8")]
   b1 <- sampled.data[, c("v1", "v2", "v3", "v5", "v7", "v6")]
   c1 <- a1 + b1
   list(a1 = a1, b1 = b1, c1 = c1)
}

get.f <- function(dat, asim, Model.fun, offset, M) {
   sse <- c()
   for(i in 1:asim){
      set.seed(i)
      Samdat <- dat[sample(1:nrow(dat), nrow(dat), replace = TRUE), ]
      Y      <- Samdat[, "Y"]
      Model  <- Model.fun(sampled.data = Samdat)
      a2     <- Model$a1
      b2     <- Model$b1
      c2     <- Model$c1      
      s      <- switch(M, a2 + b2 + c2, c2 + 12, c2 + a2)
      fit    <- lm(Y ~ s)
      cof    <- sum(summary(fit)$coef[,1])
      coff   <- Model$cof        # there is a problem here...
      sse    <- c(sse, coff)     # this is not efficient
   }
   return(sse)
}

dat <- cbind(Y = rnorm(20), v1 = rnorm(20), v2 = runif(20), v3 = rexp(20),
                            v4 = rnorm(20), v5 = runif(20), v6 = rexp(20),
                            v7 = rnorm(20), v8 = runif(20), v9 = rexp(20))

get.f(dat, 10, Model.fun = M1, M = 1)

跳出的最后一件事:如果 s的定义(我在 switch()下收集的内容与您使用的 Model相关，那么请考虑将 Model和 s的定义合并在一起:将 s添加到 M1， M2和 M3的列表输出中函数，以便可以将 s定义为 s <- Model$s，然后您可以将 M输入放到 get.f中。