如何将 summary() 与 lqmm 和公式对象一起使用

Question

我有一个公式对象列表，可以用lqmm::lqmm() 拟合线性分位数混合模型。

我不能使用summary() 从生成的模型中返回具有标准误差等的模型系数。

d <- structure(list(DID = c(1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 
1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 
2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L), pain = c(4L, 2L, 6L, 3L, 3L, 
4L, 3L, 3L, 4L, 5L, 4L, 4L, 5L, 3L, 4L, 3L, 2L, 6L, 5L, 7L, 6L, 
3L, 5L, 1L, 5L, 3L, 4L, 4L, 6L, 5L, 5L, 6L, 5L, 6L, 5L, 6L, 6L, 
5L, 6L, 7L, 4L, 5L, 6L, 6L, 5L, 6L, 4L, 5L, 6L, 7L), wound = c(4L, 
3L, 3L, 3L, 4L, 5L, 4L, 3L, 4L, 4L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 4L, 3L, 
4L, 4L, 3L, 3L, 3L, 4L, 3L, 3L, 4L, 5L, 3L, 8L, 7L, 7L, 7L, 7L, 
9L, 8L, 8L, 8L, 6L, 7L, 6L, 8L, 7L, 6L, 8L, 7L, 6L, 7L, 8L, 7L, 
7L), mobility = c(2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 3L, 3L, 3L, 3L, 
3L, 3L, 2L, 1L, 1L, 2L, 2L, 3L, 2L, 3L, 1L, 2L, 2L, 3L, 2L, 3L, 
3L, 6L, 5L, 6L, 6L, 5L, 6L, 5L, 5L, 5L, 5L, 6L, 5L, 6L, 5L, 5L, 
5L, 6L, 5L, 5L, 3L, 5L, 6L)), row.names = c(NA, 50L), class = "data.frame")

library(lqmm)

x <- as.formula("pain ~ wound + mobility")

m1 <- lqmm(x,
           random = ~ 1,
           group = DID,
           data = d)
summary(m1)

错误：“符号”类型的对象不是子集

我尝试按照here 的建议使用eval(x)，但出现递归错误。

m2 <- lqmm(eval(x),
           random = ~ 1,
           group = DID,
           data = d)
summary(m2)

错误：求值嵌套太深：无限递归/选项（表达式=）？ 总结期间出错：评估嵌套太深：无限递归/选项（表达式=）？ 错误：没有更多可用的错误处理程序（递归错误？）；调用“中止”重启

关于如何提取模型参数的任何想法？

完整的样本数据取自here。

Answer 1

像下面这样运行，它应该可以工作：

x <- as.formula('pain ~ wound + mobility')
m1 <- lqmm(x,
           random = ~ 1,
           group = DID,
           data = d)
## Fixing the call fixed here.
m1$call$fixed <- x

summary(m1)

输出：

> m1$call$fixed <- x
> summary(m1)
Call: lqmm(fixed = pain ~ wound + mobility, random = ~1, group = DID, 
    data = d)

Quantile 0.5 

Fixed effects:
                Value Std. Error lower bound
(Intercept)  2.765900   1.294809    0.163883
wound        0.052025   0.077028   -0.102770
mobility     0.469649   0.127371    0.213687
            upper bound  Pr(>|t|)    
(Intercept)      5.3679 0.0376887 *  
wound            0.2068 0.5025982    
mobility         0.7256 0.0005675 ***
---
Signif. codes:  
0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
AIC:
[1] 166.1 (df = 5)

小调试后有问题，我意识到以下两种方法返回的对象并不相似，因此我像上面一样操纵了其中一种：

m2 <- lqmm(pain ~ wound + mobility,
           random = ~ 1,
           group = DID,
           data = d)


m1 <- lqmm(x,
           random = ~ 1,
           group = DID,
           data = d)

如果我们仔细观察 m1$call 和 m2$call,（m1 与摘要配合良好）但是，两者都是不同的对象，因此导致 OP 遇到的错误，我认为这是一个错误，但请告诉我如果有其他解释。同样在运行all.equal(m1, m2) 时，它告诉我确实存在差异。所以，在用给定的信息摆弄它之后，我已经将 list 的固定元素重置为原始 x （这是公式），它现在似乎正在工作：

> all.equal(m1, m2)
[1] "Component “call”: target, current do not match when deparsed"