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我对使用以下代码的包 NLME 有疑问：

library(nlme)
x <- rnorm(100)
z <- rep(c("a","b"),each=50)
y <- rnorm(100)
test.data <- data.frame(x,y,z)
test.fun <- function(test.dat)
{
    form <- as.formula("y~x")   
    ran.form <- as.formula("~1|z")
    modell <- lme(fixed = form, random=ran.form, data=test.dat)
    pseudo.newdata <- test.dat[1,]
    predict(modell, newdata= pseudo.newdata) ###THIS CAUSES THE ERROR!
}

test.fun(test.data)

预测会导致错误，我已经找到了导致它的根本原因。

modell 对象保存了它的调用方式， predict 似乎使用它来进行预测，但无法找到公式对象 form 和 ran.form 因为它没有在正确的命名空间中查找它们。事实上，我可以通过这样做来避免这个问题：

 attach(environment(form), warn.conflicts = FALSE)
 predict(modell, newdata= pseudo.newdata) 
 detach()

然而，我的长期目标是将模型保存到磁盘并稍后使用它们。我想我也可以尝试保存公式对象，但这让我觉得这是一种非常烦人且麻烦的处理问题的方法。

我使用自动生成的公式对象而不是明确地写下来，因为我在一种批处理过程中创建了许多具有不同定义的模型，所以我无法避免它们。所以我理想的解决方案是一种创建 lme 对象的方法，这样我之后就可以忘记公式对象并预测“正常工作”。谢谢你的帮助。

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尝试替换lme(arg1, arg2, arg3)为do.call(lme, list(arg1, arg2, arg3)). 

library(nlme)
x <- rnorm(100)
z <- rep(c("a","b"),each=50)
y <- rnorm(100)
test.data <- data.frame(x,y,z)
test.fun <- function(test.dat)
{
    form <- as.formula("y~x")   
    ran.form <- as.formula("~1|z")
    ## JUST NEED TO CHANGE THE FOLLOWING LINE
    ## modell <- lme(fixed = form, random=ran.form, data=test.dat)
    modell <- do.call(lme, list(fixed=form, random=ran.form, data=test.data))
    pseudo.newdata <- test.dat[1,]
    predict(modell, newdata= pseudo.newdata) ###THIS CAUSES THE ERROR!
}

test.fun(test.data)
#          a 
# 0.07547742 
# attr(,"label")
# [1] "Predicted values"

这是有效的，因为在评估对其构造的调用之前do.call()，在调用框架中评估其参数列表。要了解这有帮助的原因，请键入，然后运行您的代码和我的代码，比较弹出到浏览器时打印的调试消息。lme()debug(predict)

于 2012-08-02T14:53:55.097 回答