使用 R 中的数据掩码评估最大似然表达式

Question

我正在尝试使用数据掩码评估最大似然表达式。这个想法是允许在函数内通过名称调用参数和变量，同时避免多次调用 attach() 和 detach()。这是一个非常简单的小例子，实际的功能非常庞大和复杂。

set.seed(1)

# Data
db <- data.frame(
  x = runif(10),
  y = runif(10),
  z = sample(c(0, 1), 10, replace = TRUE)
)

# Log likelihood function
ll_lik <- function(param) {
  pr_1 <- 1 / (1 + exp(-(param[1]*x - param[2]*y)))
  pr_2 <- 1 - pr_1
  lik <- z * pr_1 + (1 - z) * pr_2
  log(lik)
}

# Parameters
param <- c(p1 = 0.1, p2 = 0.2)

# Run the model with attach()/detach()
attach(db)
model <- maxLik::maxLik(ll_lik, start = param)
detach(db)
summary(model)

这很好用，但是，我必须调用 attach() 和 detach()。要按名称访问参数，我需要将 param 转换为对数似然函数内的列表，然后调用 attach()/detach()。这不仅是混乱的，而且对于大量的函数和数据，它会产生不必要的开销。我一直在寻找的一种可能性是使用 rlang 包和主要为表达式的整洁评估而编写的包装函数。

现在，仅创建数据掩码并尝试评估对数似然函数不起作用：

mask <- as_data_mask(db)
eval_tidy(quo(maxLik::maxLik(ll_lik, start = param)), mask)

它无法访问数据掩码中的对象 (Error in fnOrig(theta, ...) : object 'x' not found)。也许问题出在 maxLik，但我什至无法评估 ll_lik()，这给出了同样的错误：

eval_tidy(quo(ll_lik(param)), mask)

但这行得通：

eval_tidy(quo(x*3), mask)

所以，我开始怀疑 ll_lik() 有 "wrong" 父级，这就是为什么我的数据掩码可能不在函数的搜索路径中，因此找不到变量。现在，as_data_mask() 的帮助部分确实提供了一些示例，说明如何通过创建顶层、中层和底层环境来 "nest" 环境。好的，让我们看看我是否可以创建我的函数作为数据掩码结构的一部分：

call_stack <- function() {lobstr::cst()}

# Create a new environment (child of empty) that takes a list of objects to populate it
top <- new_environment(list(ll_lik = ll_lik, call_stack = call_stack))

# Create a child of the "top" environment"
middle <- env(top)

# Create a child of the "middle environment and add the data object to it
bottom <- env(middle, db=db)

# Create a data_mask where the bottom contains the masking elements and the top
# the last element of the data_mask.
new_mask <- new_data_mask(bottom, top = top)

很遗憾，我仍然无法访问 x。我什至没有在这里尝试 maxLik 函数。因此，为了尝试更深入地挖掘，我开始弄乱调用堆栈。

eval_tidy(call_stack(), data = new_mask)

事实上，如果我没看错的话，函数的父级是全局环境。

    █
 1. ├─rlang::eval_tidy(call_stack(), data = new_mask)
 2. └─global::call_stack()
 3.   └─lobstr::cst()

但是，我不知道如何进行这项工作。任何帮助深表感谢。

福利：如果我能够在 maxLik 中按名称调用参数而不调用 attach()/detach()，那就太棒了。

Answer 1

一个选项是创建一个包装器，将 ll_lik 的主体作为表达式求值，db 作为上下文：

llwrap <- function(param) {
  eval( body(ll_lik), db )
}

model <- maxLik::maxLik(llwrap, start=param)      # Works

编辑来解决你的问题：是的，body() returns 一个表达式，所以你可以在该表达式中使用任何你想要的名称，只要当您在评估时提供适当的上下文时。但是，如果您要将函数体与其参数列表完全分离，为什么不从一开始就将其定义为表达式？

ll_expr <- rlang::expr({                       # An expression, not a function
  pr_1 <- 1 / (1 + exp(-(p1*x - p2*y)))        # <-- now using p1, p2
  pr_2 <- 1 - pr_1
  lik <- z * pr_1 + (1 - z) * pr_2
  log(lik)
})

llwrap2 <- function(param) {
  ctx <- c( as.list(db), as.list(param) )      # Combine param and db into one context
  eval( ll_expr, ctx )                         # No longer need body()
}

model <- maxLik::maxLik(llwrap2, start=param)  # Works

使用 R 中的数据掩码评估最大似然表达式

Evaluating a maximum likelihood expression using datamasks in R

eval

r

tidyeval