mgcv :: gamm（）和MuMIn :: dredge（）錯誤

Question

我一直在嘗試使用函數中的mgcv軟件包來適合多個GAM，並通過模型選擇過程粗略地選擇最合適的模型。 但是我的函數運行第一個模型，然后似乎無法再次識別輸入數據dat 。

我得到錯誤

is.data.frame（data）中的錯誤：找不到對象'dat'。

我認為這是一個范圍界定問題，我已經在這里和此處尋求幫助，但無法解決。

代碼和數據如下（希望可復制）： 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)

任何幫助將不勝感激。

謝謝，康納

Answer 1

get.models在模型的formula環境（在gamm中始終是gamm ）中.GlobalEnv ，而它應該是函數的環境（即sys.frames(sys.nframe()) ）。

所以，代替

get.models(ms, 1)

采用

eval(getCall(ms, 1))