我正在遵循一本关于随机模拟的书中的一些R示例,并且熟悉F#和不熟悉R-我决定尝试R type provider

今天,我遇到了一个代码片段,无法弄清楚如何通过R类型提供程序执行代码。

> Nit = c(0,0,0,1,1,1,2,2,2,3,3,3,4,4,4,6,6,6)
> AOB = c(4.26,4.15,4.68,6.08,5.87,6.92,6.87,6.25,6.84,6.34,6.56,6.52,7.39,7.38,7.74,7.76,8.14,7.22)
> AOBm=tapply(AOB,Nit,mean) #means of AOB
> Nitm=tapply(Nit,Nit,mean) #means of Nit
> fitAOB=lm(AOBm∼ns(Nitm,df=2)) #natural spline


相应的F#代码如下所示:



open System
open System.Linq

open RDotNet
open RProvider
open RProvider.``base``
open RProvider.stats
open RProvider.graphics
open RProvider.splines

let mean (l: float seq) = Seq.sum l / float(Seq.length l)
let Nit = [0;0;0;1;1;1;2;2;2;3;3;3;4;4;4;6;6;6]
let AOB = [4.26;4.15;4.68;6.08;5.87;6.92;6.87;6.25;6.84;6.34;6.56;6.52;7.39;7.38;7.74;7.76;8.14;7.22]
let AOBm =
    query {
        for x in List.zip AOB Nit do
        groupBy (snd x) into g
        select (g |> Seq.map fst |> mean) }
    |> List.ofSeq
namedParams [
    "AOBm", AOBm :> obj
    "Nitm", Nit.Distinct() :> obj
]
|> R.data_frame
|> fun data -> R.lm(formula="AOBm~ns(Nitm,df=2)", data=data)


但是,当我尝试执行最后几行以适合线性模型时,出现异常:

RDotNet.EvaluationException: Error in eval(expr, envir, enclos) : could not find function "ns"


所以我想我要么必须通过

R.ns(Nit.Distinct(),df=2)


到我的命名参数中……或者我应该以某种方式能够将“ splines :: ns”函数加载到当前环境中。或者我以某种方式可以使用R.formula(...)来组成公式。 ,到目前为止,我做这些事情的所有尝试都失败了。

因此,当使用R类型提供程序拟合线性模型时,如何从公式中的库中调用函数?

最佳答案

你需要


library(splines)添加到您的R代码中,或者
使通话完全合格:splines::ns(...)


但是由于ns()用于Formula对象内部,因此首选第一种方法。

关于r - 如何使用R类型提供程序从公式库中调用函数,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题:https://stackoverflow.com/questions/30694040/

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