如何在R中填充环境

Z时代
2024-01-10
分类：问答

我使用IMIS包（增量混合重要性抽样）来估计参数。不幸的是，它被写入寻找函数likelihood,sample.prior和prior在它被调用的环境中，所以我不能将它包装在函数中（我的最终目标）。从?IMIS单因素例如工作得很好，如何在R中填充环境

require(IMIS) 
likelihood <- function(theta) exp(-1*sin(3*theta)*sin(theta^2) - 0.1*theta^2) 
prior <- function(theta) dnorm(theta, 0, 5) 
sample.prior <- function(n) rnorm(n, 0, 5) 
result = IMIS(500, 3000, 100, 10) 
## also fine using do.call (pertinent below) 
result <- do.call(IMIS, args = list(B = 500, B.re = 3000, number_k = 100, D = 10))

，但勿庸置疑，在功能包装并不：

rm(likelihood, prior, sample.prior, result) 
imisWrap <- function() { 
    likelihood <- function(theta) exp(-1*sin(3*theta)*sin(theta^2) - 0.1*theta^2) 
    prior <- function(theta) dnorm(theta, 0, 5) 
    sample.prior <- function(n) rnorm(n, 0, 5) 
    result = IMIS(500, 3000, 100, 10) 
    return(result) 
} 
imisWrap() ## can't find sample.prior

我认为的方式解决这个是我的包装，以创造环境（或使用其环境），然后使用do.call在该环境中运行IMIS，但我不知道如何创建一个新环境，该环境在i中有likelihood,prior,sample.prior和result吨。

编辑：使用@ BenBolker的很好的意见我有一个改善，但仍无法正常工作的尝试：

imisWrap2 <- function() { 
    likelihood <- function(theta) exp(-1*sin(3*theta)*sin(theta^2) - 0.1*theta^2) 
    prior <- function(theta) dnorm(theta, 0, 5) 
    sample.prior <- function(n) rnorm(n, 0, 5) 
    imisEnv <- new.env() 
    assign("likelihood", likelihood, envir = imisEnv) 
    assign("sample.prior", sample.prior, envir = imisEnv) 
    assign("prior", prior, envir = imisEnv) 
    result = do.call(IMIS, 
        args = list(B = 500, B.re = 3000, number_k = 100, D = 10), 
        envir = imisEnv) 
    return(result) 
}

但是，这仍然无法找到的功能。

回答：

你可以把environment(IMIS) <- environment()放在imisWrap的顶部来让它工作。这只会修改在imisWrap中的行为。包名称空间中的函数版本未更改。

回答：

你可以得到它通过attach荷兰国际集团的enviromnent工作（和detach使用后，荷兰国际集团清理）：

imisWrap() <- function() { 
    imisList <- list(
     likelihood = function(theta) exp(-1*sin(3*theta)*sin(theta^2) - 0.1*theta^2), 
     prior = function(theta) dnorm(theta, 0, 5), 
     sample.prior = function(n) rnorm(n, 0, 5) 
    ) 
    imisEnv <- as.environment(imisList) 
    attach(imisEnv) 
    result = IMIS(500, 3000, 100, 10) 
    detach(imisEnv) 
    return(result) 
} 
imisWrap() 
[1] "5000 likelihoods are evaluated in 0 minutes" 
[1] "Stage MargLike UniquePoint MaxWeight ESS" 
[1] 1.000 -0.806 1796.246 0.001 2434.921 
[1] "maximum posterior= -1.96 , likelihood= 0.61 , prior= -2.57 , time used= 0 minutes, convergence= 0" 
...