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我一直在尝试mgcv在一个函数中使用包来拟合多个 GAM，并通过模型选择程序粗略地选择最合适的模型。但是我的函数运行第一个模型然后似乎不再识别输入数据dat。

我得到错误

is.data.frame(data) 中的错误：找不到对象“dat”。

我认为这是一个范围界定问题，我看过这里，在这里寻求帮助，但无法弄清楚。

代码和数据如下（希望可重现）： https ://github.com/cwaldock1/Help/blob/master/test_gam.csv

library(mgcv)

# Function to fit multiple models 
best.mod <- function(dat) {

# Set up control structure
ctrl <- list(niterEM = 0, msVerbose = TRUE, optimMethod="L-BFGS-B")

# AR(1)
m1 <- get.models(dredge(gamm(Temp ~ s(Month, bs = "cc") + s(Date, bs = 'cr') + Year,
         data = dat, correlation = corARMA(form = ~ 1|Year, p = 1),
         control = ctrl)), subset=1)[[1]]

# AR(2)
m2 <- get.models(dredge(gamm(Temp ~ s(Month, bs = "cc") + s(Date, bs = 'cr') + Year,
         data = dat, correlation = corARMA(form = ~ 1|Year, p = 2),
         control = ctrl)), subset=1)[[1]]

# AR(3)
m3 <- get.models(dredge(gamm(Temp ~ s(Month, bs = "cc") + s(Date, bs = 'cr') + Year,
         data = dat, correlation = corARMA(form = ~ 1|Year, p = 3),
         control = ctrl)), subset = 1)[[1]]


### Select best model to work with based on unselective AIC criteria 
if(AIC(m2$lme) > AIC(m1$lme)){mod = m1}else{mod = m2} 
if(AIC(mod$lme) > AIC(m3$lme)){mod = m3}else{mod = mod}

return(mod$gam)
}

mod2 <- best.mod(dat = test_gam)

任何帮助将不胜感激。

谢谢，康纳

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1 回答 1

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get.models在模型的formula环境中进行评估，它gamm是（总是？）.GlobalEnv，而它应该是函数的环境（即 sys.frames(sys.nframe())）。

所以，而不是

get.models(ms, 1)

利用

eval(getCall(ms, 1))
于 2016-08-03T17:57:28.013 回答