Seltsames Verhalten des Autos :: boxCox() Funktion, wenn in eine selbstgemachte Funktion wrap

Question

Ich versuche, das Auto :: BoxCox-Funktion in eine hausgemachte Funktion zu wickeln, so dass ich es auf eine Liste von Datensätzen zuordnen kann. Ich verwende die boxCox-Funktion aus dem Auto-Paket und nicht das MASS-Paket, weil ich die Familie = "yjPower" verwenden möchte. Mein Problem ist komisch und es ist entweder etwas, was ich nicht verstehe oder eine Art Bug. Hier ist ein reproduzierbares Beispiel:

library(car) 

le.mod <- function(val.gold,val.bad){ 
    donn <- data.frame(val.gold,val.bad) 
    res.lm <- lm(val.gold ~ val.bad, data=donn) 
    bcres <- boxCox(res.lm, family="yjPower", plotit=F) 
    lambda <- bcres$x[which.max(bcres$y)] 
    donn$val.bad.t <- donn$val.bad^lambda 
    res.lm <- lm(val.gold ~ val.bad.t, data=donn) 
    list(res.lm=res.lm, lambda = lambda) 
} 

xx <- runif(1000,1,100) 
xxt1 <- xx^0.6 + runif(1000,1,10) 
yy <- 2*xx + 10 + rnorm(1000,0,2) 

le.mod(yy,xxt1) 

Das gibt mir die Fehlermeldung:

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

ich das Problem auf der Linie Stift zackigen:

bcres <- boxCox(res.lm, family="yjPower", plotit=F) 

boxCox ist wohl der Lage sein, Um ein LM-Klassenobjekt zu nehmen, findet es nur nicht die zugehörigen Daten, die 2 Zeilen zuvor erstellt wurden.

Es funktioniert gut außerhalb der Funktion le.mod(). Es ist wahrscheinlich ein Problem im Zusammenhang mit dem Umweltmanagement, die boxCox-Funktion sucht in der globalen Umgebung nach "donn", aber nicht, und aus einem Grund ignoriere ich, dass ich nicht in der funktionsspezifischen Umgebung danach suche.

Hat jemand eine Idee, das zu beheben oder mir zu erklären, was ich hier nicht verstehe? Ich habe mich tagelang mit diesem Problem beschäftigt und es funktioniert nicht.

Dank

Answer 1

Ich habe die Antwort (!) Gefunden, aber ich kann nicht der Grund für das Verhalten verstehen, so, wenn jemand eine Erklärung haben, zögern Sie nicht, es zu veröffentlichen.

Die Lösung von y=TRUE in der zweiten Zeile der Funktion hinzugefügt:

res.lm <- lm(val.gold ~ val.bad, data=donn,y=TRUE) 

Aus irgendwelchen Gründen erlaubt dies es throught zu bekommen.