Я попытался написать функцию-обертку для выполнения тестов отношения правдоподобия в пакетном режиме. Я попытался включить update (), чтобы обновить исходную модель. Однако, похоже, что вместо поиска объектов внутри функции, он ищет объекты в глобальной среде.

fake <- data.frame(subj= rep(1:5, 4), 
                   factor1 = rep(LETTERS[c(1,2,1,2)], each=5), 
                   factor2 = rep(letters[1:2], each=10), 
                   data=sort(rlnorm(20)))

foo <- function(){
                  temp <- fake
                  model1 <- lmer(data~factor1*factor2 + (1 |subj), temp)
                  model1a <- update(model1, ~.-factor1:factor2)
                  model1a}

И это дает сообщение об ошибке ниже:

Error in eval(expr, envir, enclos) : object 'factor1' not found

Есть ли способ сделать update () поиск внутри функции? Спасибо!

РЕДАКТИРОВАТЬ:

Я допустил ошибку. Я хотел передать «temp» lmer, а не «fake».

РЕДАКТИРОВАТЬ 2: Одно удобное решение предлагается просто указать объект данных. Хотя update () теперь не имеет проблем с этим, anova () считает, что модели, которые я пытаюсь сравнить, основаны на разных объектах данных.

 foo <- function(){
                  temp <- fake
                  model1 <- lmer(data~factor1*factor2 + (1 |subj), data=temp)
                  model1a <- update(model1, ~.-factor1:factor2, data=temp)
                  anova(model1, model1a)
            }
 foo()

Я получаю сообщение об ошибке:

 Error in anova(model1, model1b) : 
   all models must be fit to the same data object

Я полагаю, эта ошибка выходит за рамки update (). Но мне интересно, знает ли кто-нибудь, как это можно решить. Обратите внимание, что если я напишу функцию без использования update () и вместо этого произнесу модели (см. Ниже), ошибка выше исчезнет:

 foo <- function(){
                  temp <- fake
                  model1 <- lmer(data~factor1*factor2 + (1 |subj), data=temp)
                  model1a <- lmer(data~factor1 + factor2 + (1 |subj), data=temp)
                  anova(model1, model1a)
            }
 foo()

 Data: temp
 Models:
 model1a: data ~ factor1 + factor2 + (1 | subj)
 model1: data ~ factor1 * factor2 + (1 | subj)
         Df     AIC    BIC  logLik  Chisq Chi Df Pr(>Chisq)  
 model1a  5 -4.6909 3.7535  7.3454                           
 model1   6 -8.8005 1.3327 10.4003 6.1097      1    0.01344 *
 ---
 Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1 

РЕДАКТИРОВАТЬ 3: Кажется, что проблема с anova (). Я также попробовал предложение от @hadley

foo2 <- function(){
  my_update <- function(mod, formula = NULL, data = NULL) {
  call <- getCall(mod)
  if (is.null(call)) {
    stop("Model object does not support updating (no call)", call. = FALSE)
  }
  term <- terms(mod)
  if (is.null(term)) {
    stop("Model object does not support updating (no terms)", call. = FALSE)
  }
  if (!is.null(data)) call$data <- data
  if (!is.null(formula)) call$formula <- update.formula(call$formula, formula)
  env <- attr(term, ".Environment")
  eval(call, env, parent.frame())}

      model1 <- lmer(data~factor1*factor2 + (1 |subj), temp)
      model1a <- my_update(model1, ~.-factor1:factor2)
      anova(model1, model1a)
 }
 foo2()

Я получил сообщение об ошибке, как показано ниже:

 Error in as.data.frame.default(data) : 
   cannot coerce class 'structure("mer", package = "lme4")' into a data.frame