无法识别功能输入 - 本地和全球环境问题

Question

我正在编写一个函数来将我经常对时间序列数据执行的操作组合在一起。我已经在脚本中包含了我正在使用的所有库，因为我认为我的问题可能与 plyr / dplyr （正确地）对每个变量的环境超级具体有关。

第一个函数效果很好，但是当进入第二个函数时，R 不会将输入识别为 'x'，而是吐出错误：'Error in eval(predvars, data, env) : object 'x '未找到。'

为什么会这样？

library(plyr)
library(dplyr)
library(caret)
library(xts)
library(forecast)
library(imputeTS)
library(lubridate)

x1 = arima.sim(list(order = c(0,1,0)), n = 119)

timetrend <- function(x, starts, ends, frequency) { 
  y <- list()
  y[[1]] <- ts(x, start = starts, end = ends, frequency = frequency)
  y[[2]] <- decompose(y[[1]])
  y[[3]] <- y[[1]] - y[[2]]$seasonal - y[[2]]$random
  return(y)
}

plottime <- function(x) { #takes a timetrend list as input
  t <- tslm(x[[3]] ~ trend)
  plot(x[[3]])
  lines(t$fitted.values)
  return(t)
}

从这里使用函数

result <- timetrend(x = x1,
                  starts = c(2000, 01, 01), ends = c(2009, 12, 01), frequency = 12)


plottime(x = result)

Answer 1

我可以使用以下代码使其工作。

plottime <- function(x) { #takes a timetrend list as input
  y=x[[3]]
  t <- tslm(formula = y ~ trend)
  plot(x[[3]])
  lines(t$fitted.values)
  return(t)
}

不知道为什么会这样，也许在公式参数中使用索引 x[[3]] 是个问题？