为什么我不能将数据集传递给函数？

Question

我正在使用包glmulti将模型拟合到多个数据集。如果我一次适合一个数据集，一切都可以正常工作。

因此，例如：

output <- glmulti(y~x1+x2,data=dat,fitfunction=lm) 

的作品就好了。

但是，如果我创建一个包装的功能，像这样：

analyze <- function(dat) 
{ 
out<- glmulti(y~x1+x2,data=dat,fitfunction=lm) 
return (out) 
} 

根本不起作用。我得到的错误是

error in evaluating the argument 'data' in selecting a method for function 'glmulti' 

除非有一个名为dat的数据帧，否则它不起作用。如果我使用results=lapply(list_of_datasets, analyze)，它不起作用。 那么给了什么？没有我说的包装，我不能通过这个函数来获取数据集列表。如果任何人对这种情况发生的原因或想法有所了解或想法，那就太好了。

例子2：

dat=list_of_data[[1]] 
analyze(dat) 

工作正常。因此，从某种意义上说，它忽略了参数，只是在寻找名为dat的数据帧。无论我称之为什么，它的表现都是一样的。

Answer 1

我想这是 - 可是问题另一人由于在S4方法解析树环境的定义（为什么我不是S4的大风扇的resons之一...）

它可以

> analyze <- function(dat) 
+ { 
+ out<- glmulti(y~x1+x2,data="dat",fitfunction=lm) 
+ return (out) 
+ } 
> analyze(test) 
Initialization... 
Error in eval(predvars, data, env) : invalid 'envir' argument 

你应该首先将这个信息发送到包的维护者，因为他们知道他们是如何处理国内的环境：通过添加围绕DAT报价显示。他们将不得不调整功能。

对于自己而言，非常脏的解决方法是将“dat”放入全局环境中，然后将其删除。

analyze <- function(dat) 
{ 
assign("dat",dat,envir=.GlobalEnv) # put the dat in the global env 
out<- glmulti(y~x1+x2,data=dat,fitfunction=lm) 
remove(dat,envir=.GlobalEnv) # delete dat again from global env 
return (out) 
} 

编辑： 只是为了清楚起见，这实在是对最坏的解决方案成为可能，但我不能设法找到更好的东西。如果有人给你一个解决方案，你不需要触及你的全球环境，那么一定要用那个解决方案。