mgcv :: gamm（）和MuMIn :: dredge（）錯誤

我一直試圖在一個函數中使用包mgcv來適應多個GAM，並通過模型選擇過程粗略地選擇最合適的模型。但是，我的功能運行第一個模型，然後似乎不再識別輸入數據dat。mgcv :: gamm（）和MuMIn :: dredge（）錯誤

我得到的錯誤

錯誤is.data.frame（數據）：對象 '逸' 未找到。

我覺得這是一個範圍的問題，我看here，並here尋求幫助，但不能弄明白。

代碼和數據如下（希望再現的）： https://github.com/cwaldock1/Help/blob/master/test_gam.csv

library(mgcv) 

# Function to fit multiple models 
best.mod <- function(dat) { 

# Set up control structure 
ctrl <- list(niterEM = 0, msVerbose = TRUE, optimMethod="L-BFGS-B") 

# AR(1) 
m1 <- get.models(dredge(gamm(Temp ~ s(Month, bs = "cc") + s(Date, bs = 'cr') + Year, 
     data = dat, correlation = corARMA(form = ~ 1|Year, p = 1), 
     control = ctrl)), subset=1)[[1]] 

# AR(2) 
m2 <- get.models(dredge(gamm(Temp ~ s(Month, bs = "cc") + s(Date, bs = 'cr') + Year, 
     data = dat, correlation = corARMA(form = ~ 1|Year, p = 2), 
     control = ctrl)), subset=1)[[1]] 

# AR(3) 
m3 <- get.models(dredge(gamm(Temp ~ s(Month, bs = "cc") + s(Date, bs = 'cr') + Year, 
     data = dat, correlation = corARMA(form = ~ 1|Year, p = 3), 
     control = ctrl)), subset = 1)[[1]] 


### Select best model to work with based on unselective AIC criteria 
if(AIC(m2$lme) > AIC(m1$lme)){mod = m1}else{mod = m2} 
if(AIC(mod$lme) > AIC(m3$lme)){mod = m3}else{mod = mod} 

return(mod$gam) 
} 

mod2 <- best.mod(dat = test_gam)

任何幫助，將不勝感激。

感謝，康納爾

來源

2016-08-02 Conor Waldock

我認爲錯誤是get.models調用疏通模型對象，因爲當爲運行： 'M1 < - 疏通（GAMM（ Temp〜s（Month，bs =「cc」，k = k.month）+ s（Date，bs ='cr'）+ Year， data = dat，correlation = corARMA（form =〜1年份，p = 1）， control = ctrl））' 該函數不會因此錯誤而崩潰。 –

get.models評估模型的formula環境，這在gamm是（總是？）.GlobalEnv，而應該是函數的環境（即 sys.frames(sys.nframe())）。

所以，與其

get.models(ms, 1)

使用

eval(getCall(ms, 1))

來源

2016-08-03 17:57:28

mgcv :: gamm（）和MuMIn :: dredge（）錯誤

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