R问题：执行LM然后boxcox找到正确的lambda值

Question

我有一个data.frame中的气候数据的数据集（列是测量站，行表示测量的时间），我试图在Yeo-Johnson变换中找到合适的lambda值以限制主成分分析中的偏态影响。

显然，第一步是获取登录可能性找到最好的λ：我用以下，其中i是列索引：

getYeoJohsnonLambda <- function(myClimateData,cols,lambda_min, lambda_max,eps) 
... 
lambda <- seq(lambda_min,lambda_max,eps) 
for(i in cols) 
    { 
    formula <- as.formula(paste("myClimateData$",colnames(myClimateData)[i],"~1")) 
    currentModel <- lm(formula,myClimateData) 
    print(currentModel) 
    myboxCox <- boxCox(currentModel, lambda = lambda ,family="yjPower", plotit = FALSE) 
    ... 
    } 

当我试图把它的这可能是climateData时间序列，例如：

`climateData <-data.frame(c(8.2,6.83,5.46,4.1,3.73,3.36,3,3,3,3,3.7),c(0,0.66,1.33,2,2,2,2,2,2,2,1.6))` 

我得到这个错误：Error in is.data.frame(data) : object 'myClimateData' not found

这很奇怪，因为LM似乎找到它，并返回一个科尔ect fit和myClimateData应该被找到，因为它是函数的参数之一，对吧？

Answer 1

可悲的是，似乎问题来自于功能boxCox而不是你getYeoJohsnonLambda功能。由于BrodieG指出in a related question，此功能使用parent.frame作为eval的参数，这在文档中被认为是不好的做法。要解决这个

一种方法是建立呼叫之前的车型，如Adam Quek的回答提示：

library(car) 

climateData <- data.frame(c(8.2,6.83,5.46,4.1,3.73,3.36,3,3,3,3,3.7),c(0,0.66,1.33,2,2,2,2,2,2,2,1.6)) 
names(climateData) <- c("a","b") 

modelList <- list() 
for(k in 1:ncol(climateData)) { 
    modelList[[k]] <- lm(as.formula(paste0(names(climateData)[k],"~1")),data=climateData) 
} 

getYeoJohnsonLambda <- function(myClimateData, cols, lambda_min, lambda_max, eps) 
{ 
    #Recommended values for lambda_min = -0.5 and lambda_max = 2.0, eps = 0.1 
    myboxCox <- list() 
    lmd <- seq(lambda_min,lambda_max,eps) 
    for(i in cols) 
    { 
    cat("Creating model for column # ",i,"\n") 
    currentModel <- modelList[[i]] 
    myboxCox[[i]] <- boxCox(currentModel, lambda = lmd ,family="yjPower", plotit = FALSE) 

    } 
    return(myboxCox) 
} 

test <- getYeoJohnsonLambda(climateData,c(1,2) ,-0.5,2,0.1) 

其他解决方案（可以说是清洁剂）：在使用yeo.johnsonVGAM

library(VGAM) 

getYeoJohnsonLambda_VGAM <- function(myClimateData, cols, lambda_min, lambda_max, eps) 
{ 
    #Recommended values for lambda_min = -0.5 and lambda_max = 2.0, eps = 0.1 
    myboxCox <- list() 
    lmd <- seq(lambda_min,lambda_max,eps) 
    return(apply(climateData,2,yeo.johnson,lambda=lmd)) 
} 

test2 <- getYeoJohnsonLambda_VGAM(climateData,c(1,2) ,-0.5,2,0.1) 

Answer 2

这里有没有getYeoJohsnonLambda故障排除功能的解决方案：

iris.dat <- iris[-5] 
vars <- names(iris.dat) 
lmd <- seq(.1, 1, .1) #lambda_min, lambda_max, eps 

all.form <- lapply(vars, function(x) as.formula(paste0(x, "~ 1"))) 
all.lm <- lapply(all.form, lm, data=iris.dat) 

library(MASS) 
all.bcox <- lapply(all.form, boxcox, data=iris.dat, 
      lambda=lmd, family="yjPower", plotit=FALSE)