5 дней и до сих пор нет ответа

Как видно из комментария Саймона, это воспроизводимая и очень странная проблема. Кажется, что проблема возникает только тогда, когда в функцию входит ступенчатая регрессия с очень высокой предсказательной силой.

Я боролся с этим некоторое время, и любая помощь будет высоко ценится. Я пытаюсь написать функцию, которая запускает несколько ступенчатых регрессий и выводит их все в список. Однако у R возникают проблемы при чтении набора данных, который я указываю в аргументах своей функции. Я нашел несколько похожих ошибок на разных досках (Вот, Вот, а такжеВот), однако ни один из них, казалось, никогда не был решен. Все сводится к некоторым странным проблемам с вызовом step () в пользовательской функции. Я использую следующий скрипт для проверки моего кода. Запустите все это несколько раз, пока не возникнет ошибка (поверьте мне, это будет):

test.df <- data.frame(a = sample(0:1, 100, rep = T),
                      b = as.factor(sample(0:5, 100, rep = T)),
                      c = runif(100, 0, 100),
                      d = rnorm(100, 50, 50))
test.df$b[10:100] <- test.df$a[10:100] #making sure that at least one of the variables has some predictive power

stepModel <- function(modeling.formula, dataset, outfile = NULL) {
  if (is.null(outfile) == FALSE){
    sink(file = outfile,
         append = TRUE, type = "output")
    print("")
    print("Models run at:")
    print(Sys.time())
  }
  model.initial <- glm(modeling.formula,
                       family = binomial,
                       data = dataset)
  model.stepwise1 <- step(model.initial, direction = "backward")
  model.stepwise2 <- step(model.stepwise1, scope = ~.^2)
  output <- list(modInitial = model.initial, modStep1 = model.stepwise1, modStep2 = model.stepwise2)
  sink()
  return(output)
}

blah <- stepModel(a~., dataset = test.df)

Это возвращает следующее сообщение об ошибке (если ошибка не появляется сразу, продолжайте повторный запуск сценария test.df, а также вызов stepModel (), в конечном итоге он будет отображаться):

Error in is.data.frame(data) : object 'dataset' not found

Я определил, что все работает нормально, пока model.stepwise2 не начнет собираться. Каким-то образом временный объектный набор данных отлично работает для первой ступенчатой регрессии, но не распознается второй. Я нашел это, закомментировав часть функции, как показано ниже. Этот код будет работать нормально, доказывая, что объектный набор данных изначально распознавался:

stepModel1 <- function(modeling.formula, dataset, outfile = NULL) {
  if (is.null(outfile) == FALSE){
    sink(file = outfile,
         append = TRUE, type = "output")
    print("")
    print("Models run at:")
    print(Sys.time())
  }
  model.initial <- glm(modeling.formula,
                       family = binomial,
                       data = dataset)
  model.stepwise1 <- step(model.initial, direction = "backward")
#   model.stepwise2 <- step(model.stepwise1, scope = ~.^2)
#   sink()
#   output <- list(modInitial = model.initial, modStep1 = model.stepwise1, modStep2 = model.stepwise2)
  return(model.stepwise1)
}

blah1 <- stepModel1(a~., dataset = test.df) 

РЕДАКТИРОВАТЬ - прежде чем кто-либо спросит, все функции summary () были там, потому что у полной функции (я отредактировал ее, чтобы вы могли сосредоточиться на ошибке) есть еще один фрагмент, который определяет файл, в который вы можете выводить пошаговую трассировку. Я только что избавился от них

РЕДАКТИРОВАТЬ 2 - информация о сессии

sessionInfo () R версия 2.15.1 (2012-06-22) Платформа: x86_64-pc-mingw32 / x64 (64-разрядная версия)

locale:
[1] LC_COLLATE=English_United States.1252  LC_CTYPE=English_United States.1252   
[3] LC_MONETARY=English_United States.1252 LC_NUMERIC=C                          
[5] LC_TIME=English_United States.1252    

attached base packages:
[1] tcltk     stats     graphics  grDevices utils     datasets  methods   base     

other attached packages:
 [1] sqldf_0.4-6.4         RSQLite.extfuns_0.0.1 RSQLite_0.11.3        chron_2.3-43         
 [5] gsubfn_0.6-5          proto_0.3-10          DBI_0.2-6             ggplot2_0.9.3.1      
 [9] caret_5.15-61         reshape2_1.2.2        lattice_0.20-6        foreach_1.4.0        
[13] cluster_1.14.2        plyr_1.8             

loaded via a namespace (and not attached):
 [1] codetools_0.2-8    colorspace_1.2-1   dichromat_2.0-0    digest_0.6.2       grid_2.15.1       
 [6] gtable_0.1.2       iterators_1.0.6    labeling_0.1       MASS_7.3-18        munsell_0.4       
[11] RColorBrewer_1.0-5 scales_0.2.3       stringr_0.6.2      tools_2.15

РЕДАКТИРОВАТЬ 3 - выполняет все те же операции, что и функция, просто без использования функции. Это будет работать нормально каждый раз, даже когда алгоритм не сходится:

modeling.formula <- a~.
dataset <- test.df
outfile <- NULL
if (is.null(outfile) == FALSE){
  sink(file = outfile,
       append = TRUE, type = "output")
  print("")
  print("Models run at:")
  print(Sys.time())
}
  model.initial <- glm(modeling.formula,
                       family = binomial,
                       data = dataset)
  model.stepwise1 <- step(model.initial, direction = "backward")
  model.stepwise2 <- step(model.stepwise1, scope = ~.^2)
  output <- list(modInitial = model.initial, modStep1 = model.stepwise1, modStep2 = model.stepwise2)