基于R-4.1.2的lm函数自定义函数时遇object not found报错求解

问题原因 #

lm()函数的weights参数会在传入的data数据框的环境中求值，而你的自定义函数里v是局部参数，不在data的环境范围内，因此触发了"object not found"错误。

解决方法 #

方法1：将权重向量临时加入数据框 #

在调用lm()前，把计算好的权重向量添加到data的局部副本中，再通过列名引用权重：

my_fun <- function(formula, data, v) {
    data$weight_col <- 1/v
    lm(formula, data, weights = weight_col)
}
my_fun(dist ~ speed, cars, rep(1, 50))

函数内的data是原数据的局部副本，修改不会影响外部的原数据框。

方法2：用do.call()指定权重的求值环境 #

通过do.call()构造lm调用，让weights在函数的局部环境中查找变量：

my_fun <- function(formula, data, v) {
    w <- 1/v
    do.call("lm", list(formula = formula, data = data, weights = quote(w)))
}
my_fun(dist ~ speed, cars, rep(1, 50))

quote()保留w的符号形式，确保do.call()在当前函数环境中寻找该变量，而非data环境。

方法3：手动指定model.frame的环境 #

直接调用model.frame()并指定求值环境为当前函数环境，再传给lm()：

my_fun <- function(formula, data, v) {
    mf <- model.frame(formula, data, weights = 1/v, env = environment())
    lm(formula, data = mf)
}
my_fun(dist ~ speed, cars, rep(1, 50))

env = environment()强制model.frame()在函数局部环境中解析weights参数，从而找到v变量。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Deku