将deltaMethod与R中的nls对象一起使用时出错

Question

我正在尝试在car库中使用deltaMethod ,但我得到了一个奇怪的错误.

library(car)
x=c(1, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 2, 3, 3, 3, 3, 4, 4, 4, 4, 5, 5, 5, 5, 6, 6, 6, 6, 7, 7, 7, 7, 8, 8, 8, 8, 9, 9, 9, 9, 10, 10, 10, 10, 11, 11, 11, 11)
y=c(-0.78636545259908996, -0.48499513735893701, -0.61035206318152102, -0.60156864486986295, -0.61323703005521701, -0.33091952573467498, -0.269895273193686, -0.32222378534205598, -0.53183084634683997, -0.96631869084439304, -0.77105781684519603, -0.524039870915605, -0.41181303531095498, -0.27581842299642001, -0.72085673574325404, -0.35874718580022702, -0.30752543764527501, -0.090745334342823197, -0.465889655296298, -0.20115970219526799, -0.0511742487116199, 0.0100170907454752, -0.176138595601495, 0.042138062483845398, 0.00081247733328697303, -0.0045220167465173499, 0.57326735553016905, 0.116862163616526, 0.0072264835163109399, 0.48714531471859701, 0.83738659120408598, 0.83740077959237003, 0.48762419789728001, 0.20072016467283199, 0.56916547038663201, 0.14651949468445999, 0.575517323481333, 0.72715907067082697, 0.99958886855260898, 0.36070109242748599, 0.49335611371191601, 0.27098248212991599, 1.28001727666798, 0.36192955257384501)
gdat=data.frame(x,y)
fit=nls(y~a+b*(exp(-exp(s*(x-m)))),data=gdat,start=list(a=-0.5,b=1,s=-0.6,m=5))
deltaMethod(fit,"m-s*log((1/0.05)-1)")

我得到的错误是: Error in eval(expr, envir, enclos) : object 'ParaParam43' not found

在尝试解决这个问题时,我发现了一些事情:

• ParaParam之后的数字根据所询问的参数而变化
• 它适用于lm对象,虽然我还没有尝试过其他支持的对象
• 在上面的例子中,deltaMethod(fit,"m")工作,但没有其他参数.这可能是因为只有m在names(fit).显然,默认方法使用names(fit)而不是coef(fit)(对于其他类型的对象),那么该方法是否可以识别fit为nls对象？我需要告诉deltaMethod您期望的物体类型吗？

我暂时使用了这个,现在已经弃用了alr3 delta.method没有问题,但它现在给出了同样的错误.

有人有主意吗？

我使用的是R2.13 car版和2.0-10版

谢谢

Answer 1

这是deltaMethod.default方法中的一个错误,应该向R开发团队报告.

该错误的原因在于代码中的以下行:

for (i in seq(along = para.names)) {
    g <- gsub(para.names[i], std.names.ordered[i], g)
}

这种相当惊人的替换方式使得所有带有Param任何字母的名称参数都会导致代码返回不需要的东西.它应该做的是将para.name(在这种情况下为"s")改为"Paramx".当它循环时,它将"s"改为"Param3",然后它将"Param3"改为"ParaParam43",因为它将"m"替换为"Param4".

显而易见的解决方案是重命名您的参数:

library(car)
x=c(1, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 2, 3, 3, 3, 3, 4, 4, 4, 4, 5, 5, 5, 5, 6, 6, 6, 6, 7, 7, 7, 7, 8, 8, 8, 8, 9, 9, 9, 9, 10, 10, 10, 10, 11, 11, 11, 11)
y=c(-0.78636545259908996, -0.48499513735893701, -0.61035206318152102, -0.60156864486986295, -0.61323703005521701, -0.33091952573467498, -0.269895273193686, -0.32222378534205598, -0.53183084634683997, -0.96631869084439304, -0.77105781684519603, -0.524039870915605, -0.41181303531095498, -0.27581842299642001, -0.72085673574325404, -0.35874718580022702, -0.30752543764527501, -0.090745334342823197, -0.465889655296298, -0.20115970219526799, -0.0511742487116199, 0.0100170907454752, -0.176138595601495, 0.042138062483845398, 0.00081247733328697303, -0.0045220167465173499, 0.57326735553016905, 0.116862163616526, 0.0072264835163109399, 0.48714531471859701, 0.83738659120408598, 0.83740077959237003, 0.48762419789728001, 0.20072016467283199, 0.56916547038663201, 0.14651949468445999, 0.575517323481333, 0.72715907067082697, 0.99958886855260898, 0.36070109242748599, 0.49335611371191601, 0.27098248212991599, 1.28001727666798, 0.36192955257384501)
gdat=data.frame(x,y)
fit=nls(y~d+b*(exp(-exp(s*(x-k)))),data=gdat,start=list(d=-0.5,b=1,s=-0.6,k=5))
deltaMethod(fit,"k-s*log((1/0.05)-1)")

运行没有错误.