【问题标题】:ERROR: UndefVarError: y not defined错误:UndefVarError:未定义
【发布时间】:2017-12-09 19:31:47
【问题描述】:

我正在尝试在 julia 中运行混合效果模型(R 对我的数据来说太慢了),但我不断收到此错误。

我已经安装了 DataArrays、DataFrames、MixedModels 和 RDatasets 包,并且正在按照这里的教程进行操作 --> http://dmbates.github.io/MixedModels.jl/latest/man/fitting/#Fitting-linear-mixed-effects-models-1

这些是我的步骤:

using DataArrays, DataFrames , MixedModels, RDatasets 

我收到这些警告

警告:方法定义 ==(Base.Nullable{S}, Base.Nullable{T}) 在 模块基在 nullable.jl:238 在模块 NullableArrays 中被覆盖 /home/home/.julia/v0.6/NullableArrays/src/operators.jl:128。警告: 模块中的方法定义model_response(DataFrames.ModelFrame) 数据帧在 /home/home/.julia/v0.6/DataFrames/src/statsmodels/formula.jl:352 在模块 MixedModels 中覆盖 /home/home/.julia/v0.6/MixedModels/src/pls.jl:65。警告:方法 在模块 Base 中定义 ==(Base.Nullable{S}, Base.Nullable{T}) nullable.jl:238 在模块 NullableArrays 中被覆盖 /home/home/.julia/v0.6/NullableArrays/src/operators.jl:128。警告: 模块中的方法定义 ==(Base.Nullable{S}, Base.Nullable{T}) 基于 nullable.jl:238 在模块 NullableArrays 中覆盖 /home/home/.julia/v0.6/NullableArrays/src/operators.jl:128。警告: 模块中的方法定义model_response(DataFrames.ModelFrame) 数据帧在 /home/home/.julia/v0.6/DataFrames/src/statsmodels/formula.jl:352 在模块 MixedModels 中覆盖 /home/home/.julia/v0.6/MixedModels/src/pls.jl:65。警告:方法 在模块 DataFrames 中定义 model_response(DataFrames.ModelFrame) 在/home/home/.julia/v0.6/DataFrames/src/statsmodels/formula.jl:352 在模块 MixedModels 中覆盖 /home/home/.julia/v0.6/MixedModels/src/pls.jl:65.

我从 lme4 包中获得了一个 R 数据集(在教程中使用)

inst = dataset("lme4", "InstEval")

julia> head(inst)
6×7 DataFrames.DataFrame
│ Row │ S   │ D      │ Studage │ Lectage │ Service │ Dept │ Y │
├─────┼─────┼────────┼─────────┼─────────┼─────────┼──────┼───┤
│ 1   │ "1" │ "1002" │ "2"     │ "2"     │ "0"     │ "2"  │ 5 │
│ 2   │ "1" │ "1050" │ "2"     │ "1"     │ "1"     │ "6"  │ 2 │
│ 3   │ "1" │ "1582" │ "2"     │ "2"     │ "0"     │ "2"  │ 5 │
│ 4   │ "1" │ "2050" │ "2"     │ "2"     │ "1"     │ "3"  │ 3 │
│ 5   │ "2" │ "115"  │ "2"     │ "1"     │ "0"     │ "5"  │ 2 │
│ 6   │ "2" │ "756"  │ "2"     │ "1"     │ "0"     │ "5"  │ 4 │

我按照教程所示运行模型

m2 = fit!(lmm(y ~ 1 + dept*service + (1|s) + (1|d), inst))

得到

ERROR: UndefVarError: y not defined
  Stacktrace:
  [1] macro expansion at ./REPL.jl:97 [inlined]
  [2] (::Base.REPL.##1#2{Base.REPL.REPLBackend})() at ./event.jl:73

当我尝试使用 DataFrames 包中的“readtable”加载我自己的数据时,也会发生同样的事情

我正在运行 julia 0.6.0 并且所有软件包都是全新安装的。我的系统是带有所有最新软件包的 arch linux 4.11.7-1。 Julia 安装没有问题,但某些软件包会发出警告(见上文)。

【问题讨论】:

  • 在我不了解的情况下,也没有尝试任何事情......我注意到公式和 Dataframe 列标题大写的区别。如果你改用它会发生什么? m2 = fit!(lmm(Y ~ 1 + Dept*Service + (1|S) + (1|D), inst))
  • 同样的事情 --> 错误:UndefVarError: Y not defined 我刚刚通过 brew 在朋友的 mac 上安装了 julia,它给出了同样的错误。

标签: dataframe julia mixed-models


【解决方案1】:

试试@formula 宏:

julia> fit!(lmm(@formula(Y ~ (1 | Dept)), inst), true)
f_1: 250160.38873 [1.0]
f_2: 250175.99074 [1.75]
f_3: 250123.06531 [0.25]
f_4: 250602.3424 [0.0]
f_5: 250137.66303 [0.4375]
f_6: 250129.76244 [0.325]
f_7: 250125.94066 [0.280268]
f_8: 250121.15016 [0.23125]
f_9: 250119.12389 [0.2125]
f_10: 250114.7257 [0.175]
f_11: 250105.61264 [0.1]
f_12: 250602.3424 [0.0]
f_13: 250107.52714 [0.118027]
f_14: 250106.36924 [0.107778]
f_15: 250105.04638 [0.0925]
f_16: 250104.72722 [0.085]
f_17: 250104.93086 [0.0749222]
f_18: 250104.70046 [0.0831588]
f_19: 250104.70849 [0.0839088]
f_20: 250104.69659 [0.0824088]
f_21: 250104.69632 [0.0822501]
f_22: 250104.69625 [0.0821409]
f_23: 250104.69625 [0.0820659]
f_24: 250104.69624 [0.0821118]
f_25: 250104.69624 [0.0821193]
f_26: 250104.69624 [0.082111]
f_27: 250104.69624 [0.0821118]
f_28: 250104.69624 [0.0821117]
f_29: 250104.69624 [0.0821118]
f_30: 250104.69624 [0.0821118]
Linear mixed model fit by maximum likelihood
 Formula: Y ~ 1 | Dept
     logLik        -2 logLik          AIC             BIC       
 -1.25052348×10⁵  2.50104696×10⁵  2.50110696×10⁵  2.50138308×10⁵

Variance components:
              Column     Variance   Std.Dev.  
 Dept     (Intercept)  0.011897242 0.10907448
 Residual              1.764556375 1.32836605
 Number of obs: 73421; levels of grouping factors: 14

  Fixed-effects parameters:
             Estimate Std.Error z value P(>|z|)
(Intercept)   3.21373  0.029632 108.455  <1e-99

警告是通常的“Julia(和包生态系统)仍在不断变化”消息。但我想知道文档是否总是跟上代码的步伐。

【讨论】:

  • 谢谢!我刚刚从开发人员那里得到了 git hub 的答案 --> github.com/dmbates/MixedModels.jl/issues/91 正确的语法是 m2 = fit!(lmm(@formula( Y ~ 1 + Dept*Service + (1|S) + (1|D) ), inst))
  • 他们打败了我... :( 哦,好吧。:)
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