公式环境问题

Question

下面的代码包含一个显示我的问题的简化示例。不是那么简单，但我不想删除太多的上下文。

当我使用 as.formula() 创建公式并尝试使用该公式来拟合模型以乘以估算数据时，我得到“eval(expr, envir, enclos) 中的错误：找不到对象'结果'” .当我在建模语句（最后一行）中明确列出公式时，没问题。此外，如果我在单个数据集的分析中引用该公式（即，不需要'with'），也没有问题。问题似乎很明显，该公式是在全局环境中创建的，而我需要它在数据框中查找命名变量。我只是不太了解 R 环境，无法弄清楚如何解决这个问题。

我在几个场景下使用一组更复杂的模型在模拟中应用此代码，因此如果我要高效地对这些模拟进行编程，我下面的最后一行代码并不是一个真正的选择。

感谢您的建议！

library(MASS)
library(mitools)
library(lme4)

#Generate 3 small datasets to emulate multiply imputed data
Sigma <- matrix(c(1, 0.5, -0.7, -0.4, -0.4,
                  0.5, 1, -0.4, -0.2, -0.2, 
                  -0.7, -0.4, 1, 0.5, 0.4, 
                  -0.4, -0.2, 0.5, 1, 0.6,
                  -0.4, -0.2, 0.4, 0.6, 1),5,5)

complete <- as.list(1:3)
for (i in 1:3){
  complete[[i]] <- as.data.frame(mvrnorm(n = 10, mu=c(0,0,0,0,0), Sigma=Sigma))
}


#Convert to longitudinal analysis format and imputationList object type
all.long <- imputationList(lapply(complete, reshape, varying=c("V3", "V4", "V5"), direction="long", 
                                   v.names="outcome", times=c(0,2,4)))

current.formula <-formula(outcome ~ 1 + time + (1 | id) + (0 + time | id) + V1 + V2)

#This does not work:
imp.fit <- with(data=all.long, lmer(current.formula, REML=TRUE))
# Error in eval(expr, envir, enclos) : object 'outcome' not found


# This does work:
imp.fit <- with(all.long, lmer(outcome ~ 1 + time + (1 | id) + (0 + time | id) + V1 + V2, REML=TRUE))

Answer 1

您可以在估算的 data.frames 列表中使用 lapply：

current.formula <- formula(outcome ~ 1 + time + (1 | id) + (0 + time | id) + V1 + V2)
imp.fit2 <- lapply(all.long$imputations, function(dat) lmer(current.formula, REML=TRUE, data=dat))

这将为您提供与直接调用公式时完全相同的结果。