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我在 data.table 中有以下数据：

        h           x1 y1  swNx11
    1:  1 39.075565717  0  1.03317231703408
    2:  1 40.445951251  0  7.14418755725832
    3:  1 37.800722944  0  0.435946586361557
    4:  1 41.085221504  0  0.381347141150498
    5:  1 36.318077491  0  0.497077163135359
---                                                       
24996: 25 39.110138193  0  0.942922612158002
24997: 25 39.331940413  0  1.42227399208458
24998: 25 37.479473784  0  0.390657876415799
24999: 25 35.892044242  0  0.599937357458247
25000: 25 40.699588303  0  0.486486760245521

我创建了一个函数来在 svyglm 中分析它们：

msmMC <- function(y, x, sw, name){
msm <- svyglm(y ~ x,family=quasibinomial(link="logit"),design = svydesign(~ 1, weights = ~ sw))
out <- cbind("name",coef(summary(msm))[2,1],coef(summary(msm))[2,2])
return(out)
}

msmswNx1<-dt2[,list(dtmsm=list(msmMC(y1, x1, swNx1, Nx1))),by="h"]
outNx1 <- unlist(dt.lm[,msmswNx1])

当我运行这个函数时，我得到以下错误：

[.data.table(dt2, , list(dtmsm = list(msmMC(y1, x1, swNx1, : 'by' 或 'keyby' 的列或表达式 1 是类型列表。不要引用列名。用法： DT[,sum(colC),by=list(colA,month(colB))]

然而，它适用于不同的模型，例如 glm 或 polr。那么这里发生了什么？为什么 svyglm 对使用 data.table 进行分组处理如此挑剔？

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1 回答 1

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我怀疑它是否有效，lm glm或者polr错误是与一个参数匹配的参数。

你需要把整个东西包起来list

dt2[,list(dtmsm=list(msmMC(y1, x1, swNx1, Nx1))),by="h"]

或者，您可能只是放错了list给定的调用，该调用msmMC似乎返回了一个可能是 data.frame、list 或 data.table 的对象

dt2[,list(dtmsm=msmMC(y1, x1, swNx1, Nx1)),by="h"]
于 2013-03-12T00:50:45.207 回答