通过lapply()创建的模型无法使用update()函数进行更新。

Question

我想在R中使用lapply()计算多个模型，但似乎update()函数无法处理通过lapply()生成的模型。

一个最简示例：

d1 <- data.frame(y = log(1:9), x = 1:9, trt = rep(1:3, each = 3))

f <- list(y ~ 1, y ~ x, y ~ trt)

modsa <- lapply(f, function(formula) glm(formula, data = d1))
modsb <- lapply(f, glm, data = d1)

update(modsa[[1]], data = d1[1:7, ])
#> Error: object of type 'closure' is not subsettable
update(modsb[[1]], data = d1[1:7, ])
#> Error in FUN(formula = X[[i]], data = d1[1:7, ]): could not find function "FUN"

有没有一种方法可以让update()处理通过lapply()生成的模型？

- Heidi

Answer 1

错误发生的原因是匿名函数传递的参数名称覆盖了 glm 对象的 call 元素。

modsa <- lapply(f, function(x) glm(x, data = d1))

modsa[[1]]$call
 glm(formula = x, data = d1)

#compare with a single instance of the model    
moda1<-glm(y ~ 1, data=d1)

moda1$call
 glm(formula = y ~ 1, data = d1)

如果你将公式添加回去，它将正确地重新创建调用。

update(modsa[[1]], data = d1[1:7, ], formula=f[[1]])

对于第二个实例，这不起作用，但是您可以看到，如果手动更新调用元素，则可以恢复更新功能。

modsb[[1]]$call<-getCall(moda1)

update(modsb[[1]], data = d1[1:7, ])

- Esther

Answer 2

Esther是正确的，问题出在glm的调用元素上。来自?update:

'update'将会更新并（默认）重新拟合模型。它通过提取存储在对象中的调用，更新调用并（默认情况下）评估该调用来实现此目的。

如前所述，可以同时更新公式：

update(modsa[[1]], data = d1[1:7, ], formula=f[[1]])

如果这种方法不方便的话，以下是如何运行您的lapply()并直接将正确的公式分配给调用元素的方法：

modsa <- lapply(f, function(formula) eval(substitute(glm(F, data = d1), list(F=formula))))

这将把相应的公式替换到glm调用中，然后进行评估。使用这个长长的一行代码，你可以毫无问题地运行update(modsa[[1]], data = d1[1:7, ])。

- Theodore Lytras