Merlin R包- str2lang(x)中出错：<text>:1:30:意外符号

Question

在使用merlin包时，我遇到了一个错误代码的问题，我不知道是什么问题。我知道其他人已经收到了这个错误消息，但我仍然不知道它到底是什么意思。下面是一个示例数据帧，它的结构与我的实际数据相似：

dat = as.data.frame(list(fish = as.factor(c(rep("a",6),rep("b",6),rep("c",6),rep("d",6))),
                         value = as.numeric(c(1,3,7,7,6,7,2,4,8,7,7,6,5,8,10,11,12,10,3,7,9,9,8,9)),
                         time = as.numeric(rep(1:6,4)),
                         location = as.factor(c(rep("0",6),rep("1",6)))))
                    
dat
str(dat)


library(ggplot2)

ggplot(dat, aes(x=time, y=value, group=fish, col=fish)) +
  geom_line()

在这里，实验中有4条鱼(a-d)，在每个时间点(6个时间点)，为每条鱼测量一个值。location是一个虚拟变量，它告诉我们鱼来自哪里。这里，鱼"a“和"b”来自位置"0“，而鱼"c”和"d“来自位置"1”。

我的目标是检查价值如何随着时间的推移而变化，以及位置是否是一个重要的因素(如果存在重要的时间x位置交互)。我最初将一个受限的三次样条模型拟合到数据中，就像这样，效果很好：

mod1 <- ols(value ~ rcs(time, 3) * location, data = dat, x = TRUE, y = TRUE)

然而，由于随着时间的推移对每条鱼进行了重复测量，该模型是自相关的。为了解决这个问题，我尝试将fish作为随机变量添加到模型中(如果这不是处理自相关的最好方法，请纠正我)。我发现我可以使用merlin包将一个随机变量合并到一个三次样条模型中，如下所示：

library(merlin)

mod2 <- mlrcs(formula = value ~ rcs(time, 3) + location, random  = ~ 1 | fish, data = dat)

但是，这会给出以下错误：

Error in str2lang(x) : <text>:1:22: unexpected symbol
1: value ~rcs(time, 3)  location
                         ^

当我像这样删除"+ location“时，代码运行得很好：

mod3 <- mlrcs(formula = value ~ rcs(time, 3), random  = ~ 1 | fish, data = dat)

我似乎也不能包含交互术语：

mod4 <- mlrcs(formula = value ~ rcs(time, 3) * location, random  = ~ 1 | fish, data = dat)

因为我得到了以下错误消息：

Error in rcs(gml, time, 3) * location : 
  non-numeric argument to binary operator

关于这些错误消息的含义以及我做错了什么，您有什么想法吗？

Answer 1

查看其源代码，mlrcs的主要工作是解释您提供的公式并将其传递给merlin::merlin函数。但为了正确解析，提供给mlrcs的公式要求指定截取。您的公式不包括截取，因此您会看到错误消息。此行为可能应添加到“？mlrcs”帮助文件中。

另外，'location‘变量应该是带有0和1的数字。通过这些调整，您的代码符合模型。

dat = as.data.frame(list(fish = as.factor(c(rep("a",6),rep("b",6),rep("c",6),rep("d",6))),
                         value = as.numeric(c(1,3,7,7,6,7,2,4,8,7,7,6,5,8,10,11,12,10,3,7,9,9,8,9)),
                         time = as.numeric(rep(1:6,4)),
                         location = c(rep(0,6),rep(1,6)))) # adjust

library(merlin)

# formula with intercept
mod2 <- mlrcs(formula = value ~  1 + rcs(time, 3) + location, random  = ~ 1 |fish, data = dat)

> summary(mod2)
Restricted cubic splines model
Log likelihood = -30.32352

Estimate Std. Error       z Pr(>|z|) [95% Conf.  Interval]
rcs():1         1.6839262  0.1331443  12.647   0.0000  1.4229681  1.9448843
rcs():2         1.2721426  0.1331443   9.555   0.0000  1.0111846  1.5331006
rcs():3         0.0005585  0.1331444   0.004   0.9967 -0.2603997  0.2615167
location       -3.7102135  0.3665079 -10.123   0.0000 -4.4285559 -2.9918711
_cons           9.2959865  0.2531929  36.715   0.0000  8.7997376  9.7922355
log_sd(resid.) -0.4272951  0.1440364  -2.967   0.0030 -0.7096012 -0.1449890
log_sd(M1)      0.5468268  0.0827878   6.605   0.0000  0.3845657  0.7090879