避免来自 ifelse() 的 FALSE 部分的警告

Question

我创建了一个用户函数来计算 g 的 Hedges 的 c() 偏差校正（Hedges，1981）。它直接基于 library(metafor) 中的 metafor::.cmicalc() 函数。它这样做：

hedges_c <- function(df) {
  return(exp(lgamma(df / 2) - log(sqrt(df / 2)) - lgamma((df - 1)/2)))
}

当应用于包含值 <= 1 的向量时，lgamma() 会生成警告，因为 lgamma(0)（以及任何负值）会生成 NaN。所以，我的解决方案（以及 metafor::.cmicalc() 所做的）包括一个 ifelse() 语句：

hedges_c <- function(df) {
  cdf <- ifelse(df <= 1, 
                NA,
                exp(lgamma(df / 2) - log(sqrt(df / 2)) - lgamma((df - 1)/2)))
  return(cdf)
}

但是，这是我似乎没有找到解决方案的问题，它仍然会生成 warnings()，即使所有值都正确呈现为 NA。

示例：

hedges_c(c(0, 0, 20, 14, 0, 0, 0, 0))
#[1]      NA      NA 0.9619445 0.9452877      NA      NA      NA      NA
#Warning messages:
#1: In ifelse(df <= 1, NA, exp(lgamma(df/2) - log(sqrt(df/2)) - lgamma((df -  :
#  value out of range in 'lgamma'
#(...)

我了解到（例如，来自 this answer）即使条件为 TRUE，ifelse() 的第三个 (FALSE) 参数也会被求值（反之，如果我改变了条件和参数的顺序）...但我根本不知道如何解决这个问题（除了可能在...之前和之后隐藏警告）。

（注：我也试过dplyr::case_when()，但还是一模一样的问题。）

Answer 1

我很确定这些值是无论如何计算的，只是 ifelse 的子集。你总是可以只将你的函数应用于有效值并使其余的 NA:

hedges_c <- function(df) {
  ss <- df >= 1

  hc <- function(x) exp(lgamma(x / 2) - log(sqrt(x / 2)) - lgamma((x - 1)/2))

  df[ss]  <- hc(df[ss])
  df[!ss] <- NA
  df
}

hedges_c(c(0, 0, 20, 14, 0, 0, 0, 0))
#[1]        NA        NA 0.9619445 0.9452877        NA        NA        NA        NA

Answer 2

尝试使用不同的方法。类似于以下内容。

hedges_c <- function(df) {
  cdf <- rep(NA, length(df))
  inx <- df > 1
  cdf[inx] <- exp(lgamma(df[inx] / 2) - log(sqrt(df[inx] / 2)) - lgamma((df[inx] - 1)/2))
  return(cdf)
}

hedges_c(c(0, 0, 20, 14, 0, 0, 0, 0))
#[1]        NA        NA 0.9619445 0.9452877        NA        NA        NA
#[8]        NA

并且警告消失了。

避免来自 ifelse() 的 FALSE 部分的警告

Avoid warnings from FALSE part of ifelse()

r

if-statement

metafor