R問題：執行LM然後boxcox找到正確的lambda值

Question

我有一個data.frame中的氣候數據的數據集（列是測量站，行表示測量的時間），我試圖在Yeo-Johnson變換中找到合適的lambda值以限制主成分分析中的偏態影響。

顯然，第一步是獲取登錄可能性找到最好的λ：我用以下，其中i是列索引：

getYeoJohsnonLambda <- function(myClimateData,cols,lambda_min, lambda_max,eps) 
... 
lambda <- seq(lambda_min,lambda_max,eps) 
for(i in cols) 
    { 
    formula <- as.formula(paste("myClimateData$",colnames(myClimateData)[i],"~1")) 
    currentModel <- lm(formula,myClimateData) 
    print(currentModel) 
    myboxCox <- boxCox(currentModel, lambda = lambda ,family="yjPower", plotit = FALSE) 
    ... 
    } 

當我試圖把它的這可能是climateData時間序列，例如：

`climateData <-data.frame(c(8.2,6.83,5.46,4.1,3.73,3.36,3,3,3,3,3.7),c(0,0.66,1.33,2,2,2,2,2,2,2,1.6))` 

我得到這個錯誤：Error in is.data.frame(data) : object 'myClimateData' not found

這很奇怪，因爲LM似乎找到它，並返回一個科爾ect fit和myClimateData應該被找到，因爲它是函數的參數之一，對吧？

Answer 1

可悲的是，似乎問題來自於功能boxCox而不是你getYeoJohsnonLambda功能。由於BrodieG指出in a related question，此功能使用parent.frame作爲eval的參數，這在文檔中被認爲是不好的做法。要解決這個

一種方法是建立呼叫之前的車型，如Adam Quek的回答提示：

library(car) 

climateData <- data.frame(c(8.2,6.83,5.46,4.1,3.73,3.36,3,3,3,3,3.7),c(0,0.66,1.33,2,2,2,2,2,2,2,1.6)) 
names(climateData) <- c("a","b") 

modelList <- list() 
for(k in 1:ncol(climateData)) { 
    modelList[[k]] <- lm(as.formula(paste0(names(climateData)[k],"~1")),data=climateData) 
} 

getYeoJohnsonLambda <- function(myClimateData, cols, lambda_min, lambda_max, eps) 
{ 
    #Recommended values for lambda_min = -0.5 and lambda_max = 2.0, eps = 0.1 
    myboxCox <- list() 
    lmd <- seq(lambda_min,lambda_max,eps) 
    for(i in cols) 
    { 
    cat("Creating model for column # ",i,"\n") 
    currentModel <- modelList[[i]] 
    myboxCox[[i]] <- boxCox(currentModel, lambda = lmd ,family="yjPower", plotit = FALSE) 

    } 
    return(myboxCox) 
} 

test <- getYeoJohnsonLambda(climateData,c(1,2) ,-0.5,2,0.1) 

其他解決方案（可以說是清潔劑）：在使用yeo.johnsonVGAM

library(VGAM) 

getYeoJohnsonLambda_VGAM <- function(myClimateData, cols, lambda_min, lambda_max, eps) 
{ 
    #Recommended values for lambda_min = -0.5 and lambda_max = 2.0, eps = 0.1 
    myboxCox <- list() 
    lmd <- seq(lambda_min,lambda_max,eps) 
    return(apply(climateData,2,yeo.johnson,lambda=lmd)) 
} 

test2 <- getYeoJohnsonLambda_VGAM(climateData,c(1,2) ,-0.5,2,0.1) 

Answer 2

這裏有沒有getYeoJohsnonLambda故障排除功能的解決方案：

iris.dat <- iris[-5] 
vars <- names(iris.dat) 
lmd <- seq(.1, 1, .1) #lambda_min, lambda_max, eps 

all.form <- lapply(vars, function(x) as.formula(paste0(x, "~ 1"))) 
all.lm <- lapply(all.form, lm, data=iris.dat) 

library(MASS) 
all.bcox <- lapply(all.form, boxcox, data=iris.dat, 
      lambda=lmd, family="yjPower", plotit=FALSE)