r-使用sapply(或apply)内部目标函数进行优化;列表元素中的对象不再被识别

Question

我想使用一个基于元素列表的目标函数，每个元素都是在数据帧（df）上应用函数的结果（比如说，函数是df观测值"测度"的方差）。也就是说，我有一个dfs列表。我自然想在dfs列表上sapply我的函数。

如果没有sapply，第一个块就可以工作它用于单个df，因此没有sapply命令，其中函数为min.RSS（标准误差的计算，我们希望optim将其最小化）

#setup dfs
list_dat <- array(list(), dim=c(2,1))
list_dat[[1]] =data.frame(x=c(1,2,3,4,5,6,7,8), 
               y=c(1,3,5,6,8,12,15,19))
list_dat[[2]] =data.frame(x=c(1,2,3,4,5,6), 
                          y=c(1,3,5,6,8,12))
#define objective fn
min.RSS <- function(data, par) {
  with(data, sum((par[1] + par[2] * x - y)^2))
  }
#optimize : find minimum given starting values, feeding in the first element, namely the df 
result <- optim(c(0.5,0.5), min.RSS,   data = list_dat[[1]])

以下不起作用，一个包含sapply的块，返回错误

eval（expr、envir、enclos）中出错：找不到对象"x"

有人能解释一下原因吗

#define new objective function based only on the first element, and optimize
min.RSS <- function(data, par) {
  sapply(list, function(data) with(data, sum((par[1] + par[2]* x - y)^2)))[[1]]
  }
result <- optim(c(0.5,0.5), min.RSS,   data = list_dat) # optimize, feeding in the list of (2) dfs

为了解释我不理解的地方，只需在没有optim的情况下使用sapply即可实现预期效果。我将正在优化的参数par[1] par[2]更改为标量。也就是说，以下也适用

list2 <- sapply(list_dat, function(data) with(data, sum((1 + 2 * x - y)^2)))

Answer 1

1. list_dat不是一个列表，它是一个列表数组
2. 您对min.RSS的定义将data定义为其自变量，但随后引用list

#  You don't really need to preallocate the list, but if you insist
list_dat <- vector(length=2, mode='list')
list_dat[[1]] =data.frame(x=c(1,2,3,4,5,6,7,8), 
                          y=c(1,3,5,6,8,12,15,19))
list_dat[[2]] =data.frame(x=c(1,2,3,4,5,6), 
                          y=c(1,3,5,6,8,12))

min.RSS <- function(list, par) {
    sapply(list, function(data) with(data, sum((par[1] + par[2]* x - y)^2)))[[1]]
}
 result <- optim(c(0.5,0.5), min.RSS,   list = list_dat)