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来评估最大似然表达式。这个想法是允许在函数中按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型示例，实际功能非常大而复杂。

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，但是我必须调用attach()和detach()。要通过名称访问参数，我需要将param转换为对数似然函数内的列表，然后调用attach() / detach()。这不仅麻烦，而且具有大量功能和数据，会产生不必要的开销。我一直在研究的一种可能性是使用rlang包和包装函数，这些函数主要是为对表达式进行整洁的评估而编写的。

现在，仅创建数据掩码并尝试评估对数似然函数将不起作用：

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

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

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

但是这可行：

eval_tidy(quo(x*3), mask)

因此，我开始怀疑ll_lik()的父代“错误”，这就是为什么我的数据掩码可能不在函数的搜索路径中，因此无法找到变量的原因。现在，as_data_mask()的帮助部分确实提供了一些有关如何通过创建顶层，中层和底层环境来“嵌套”环境的示例。好的，让我们看看是否可以将我的函数创建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)

[遗憾的是，我仍然无法访问x。我什至在这里都没有maxLik函数。因此，为了更深入地研究，我开始搞砸了调用堆栈。

eval_tidy(call_stack(), data = new_mask)

的确，如果我没看错，该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，我对如何使这项工作不知所措。任何帮助深表感谢。

BONOUS：如果我能够在maxLik中通过名称调用参数而无需调用attach() / detach()，那真是太棒了。

Answer 1

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