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r - funtrans(sort(unique(model_frame[[y]]))) 中的错误：数学函数的非数字参数

问题描述

首先 - 有没有什么好的参考资料可以帮助我更好地解释错误信息？我目前的策略是首先检查脚本，然后检查数据，然后在谷歌上冲浪几个小时/在这里发布问题。

我有一个模型（如下），我试图用它ggpredict来拟合一条曲线，显示冬季火灾和时间之间的关系。

data <- read.csv('StacksOverflow.csv')
dput(head(data))

数据：

structure(list(X = 1:6, yrblock15 = c(2004L, 2004L, 2004L, 2004L, 
2004L, 2004L), circleID = 1:6, time = c(5.270172597, 4.270172617, 
3.348596103, 3.019112219, 2.905252281, 2.773856447), ThreeYearRain = c(748.9863518, 
744.4805429, 748.6081666, 747.5941999, 746.3382951, 740.9514718
), summer = c(2L, 2L, 2L, 3L, 2L, 3L), winter = c(1L, 1L, 1L, 
5L, 4L, 4L), total = c(3L, 3L, 3L, 8L, 6L, 7L), claylake = c(0, 
0, 0, 0, 0.01, 0), spinsandplain = c(99.53, 90.39, 50.7, 63.8, 
73.65, 82.73), rain15 = c(412.5357625, 412.1096373, 414.7593319, 
416.1126083, 416.1484008, 413.5668281), coefrain15 = c(48.03688416, 
48.05843172, 47.98508211, 48.13217304, 48.39476675, 48.51635011
)), row.names = c(NA, 6L), class = "data.frame")

套餐：

library(lme4)
library(ggeffects)

模型：

m3 <- lmer(winter~scale(log(time))+scale(spinsandplain)+scale(rain15)+
           scale(claylake)+scale(rain15)*scale(log(time))+(1|circleID),
           na.action=na.fail, data=data, REML=FALSE)

d <- ggeffect(m3, terms = "time[exp]")

这会产生此错误：

funtrans(sort(unique(model_frame[[y]]))) 中的错误：数学函数的非数字参数

任何建议为什么会发生这种情况？

标签： rlme4

解决方案

除了您现有的 error-message-fu（谷歌搜索并在论坛上发帖）之外，我唯一的其他建议是有时您可以尝试在源代码中找到相关代码，例如，如果您在ggeffectsGithub repo 你可以到这里。不过，这可能有帮助，也可能没有帮助。（我诊断你的问题的方式更基本；我从一个只有log(time)（或同等）的模型开始，看到它有效，然后尝试了一个模型，scale(log(time))发现它没有......）

如果我使用，我可以重现这个scale(log(x))

library(lme4)
library(ggeffects)
sleepstudy$Days1 <- 1 + sleepstudy$Days

这可以：

fm <- lmer(Reaction ~ log(Days1) + (1|Subject), sleepstudy)
ggeffect(fm, term = "Days1 [exp]")

然而，

fm <- lmer(Reaction ~ scale(log(Days1)) + (1|Subject), sleepstudy)
ggeffect(fm, term = "Days1 [exp]")

funtrans(sort(unique(model_frame[[y]]))) 中的错误：数学函数的非数字参数

看起来scale(log(.))一般是有问题的。ggeffect(fm)也给出了一个错误（尽管略有不同）。如果我们使用scale(Days), 或log(Days1)，我们没问题，但scale(log(Days))不起作用。

解决方法是定义您自己的变量，例如sleepstudy$sl_Days1 <- scale(log(sleepstudy$Days+1))，然后从那里开始（即lmer(...); ggeffect(fm, terms="sl_Days1 [exp]").

您可以尝试在ggeffects 的问题列表上发布问题/功能请求（首先是更有用的错误消息，其次是可以使这项工作更加无缝的东西）

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