Проблема с вызовом функции deriv для объектов fd

Похоже, это связано с тем, что пакет {fda} не регистрирует свой метод deriv.fd() S3, как можно было бы ожидать.

Если вы посмотрите на ПРОСТРАНСТВО ИМЕН, вы найдете следующую строку:

S3method(deriv, fd)

Приведенная выше строка NAMESPACE регистрируется fda::deriv.fd() с общим fda:::deriv(), поскольку fda:::deriv() обнаруживается раньше stats::deriv() «как видно из пакета» (см. эту запись в блоге). Однако fda:::deriv() не экспортируется из пакета.

Результатом этой регистрации и отсутствия экспорта является то, что общий fda:::deriv() не будет отображаться в пути поиска через library(fda). Поэтому вызовы deriv(), как в вашем коде, используют общий stats::deriv(), который не знает о методе fda::deriv.fd().

Если общий fda:::deriv() был экспортирован, когда вы library(fda) универсальный fda::deriv() будет иметь приоритет над ранее существовавшим stats::deriv() универсальным, и R сможет затем отправить вызов fda::deriv.fd() на основе класса первого аргумента в соответствии с диспетчеризацией S3.

Я не уверен, является ли это намеренным поведением авторов пакетов или нет. На мой взгляд, наличие дженерика fda:::deriv() предполагает, что авторы намеревались экспортировать. Как предлагает Бен, вы можете связаться с ними для получения разъяснений.

Есть несколько способов изменить это поведение. Вот семь из тех, что пришли мне на ум, чтобы проиллюстрировать имеющиеся проблемы с регистрацией S3 и путями поиска:

1. Позвоните fda::deriv.fd() Метод S3 напрямую
2. Звоните fda:::deriv() Дженерик напрямую
3. Копии в глобальной среде
4. Зарегистрируйтесь fda::deriv.fd() с помощью stats::deriv()
5. Форк и экспорт fda:::deriv() Generic
6. Вилка и удаление fda:::derive() Универсальный
7. Форкните и зарегистрируйтесь fda::deriv.fd() с помощью stats::deriv()

1. Вызовите fda::deriv.fd() метод S3 напрямую

Полностью обойдите проблемы S3 и позвоните fda::deriv.fd() напрямую, как вы это сделали.

library(fda)

# Create an fd object represeting the weather in 4 canadian stations
fig1.11Stns = c('Montreal', 'Edmonton', 'Pr. Rupert', 'Resolute')
fig1.11Temp = CanadianWeather$dailyAv[
  , 
  fig1.11Stns, 
  'Temperature.C'
]

Temp.fourier   = create.fourier.basis(c(0, 365), 13)
fig1.11Temp.fd = Data2fd(day.5, fig1.11Temp, Temp.fourier)
class(fig1.11Temp.fd)
#> [1] "fd"

# Define a linear differential operator
yearRng      = c(0,365)
Lcoef        = matrix(c(0,(2*pi/365)^2,0),1,3)
harmaccelLfd = vec2Lfd(Lcoef, yearRng)

# Compute the derivative according to the linear differential operator
deriv(fig1.11Temp.fd, harmaccelLfd) # fails
#> Error in deriv.default(fig1.11Temp.fd, harmaccelLfd): invalid variable names

# call fda::deriv.fd() directly
deriv.fd(fig1.11Temp.fd, harmaccelLfd) |> plot()

#> [1] "done"

^{Created on 2024-08-28 with reprex v2.1.1}

2. Позвоните fda:::deriv() Generic напрямую

Вы можете вызвать fda:::deriv() напрямую:

library(fda)

# Create an fd object represeting the weather in 4 canadian stations
fig1.11Stns = c('Montreal', 'Edmonton', 'Pr. Rupert', 'Resolute')
fig1.11Temp = CanadianWeather$dailyAv[
  , 
  fig1.11Stns, 
  'Temperature.C'
]

Temp.fourier   = create.fourier.basis(c(0, 365), 13)
fig1.11Temp.fd = Data2fd(day.5, fig1.11Temp, Temp.fourier)
class(fig1.11Temp.fd)
#> [1] "fd"

# Define a linear differential operator
yearRng      = c(0,365)
Lcoef        = matrix(c(0,(2*pi/365)^2,0),1,3)
harmaccelLfd = vec2Lfd(Lcoef, yearRng)

# Compute the derivative according to the linear differential operator
deriv(fig1.11Temp.fd, harmaccelLfd) # fails
#> Error in deriv.default(fig1.11Temp.fd, harmaccelLfd): invalid variable names

# call fda:::deriv() generic
# for which fda::deriv.fd() has been registered via NAMESPACE
fda:::deriv(fig1.11Temp.fd, harmaccelLfd) |> plot()

#> [1] "done"

^{Created on 2024-08-28 with reprex v2.1.1}

3. Копии в глобальной среде

Вы можете сделать копии fda:::deriv() и fda::deriv.fd() в глобальном масштабе:

library(fda)

# Create an fd object represeting the weather in 4 canadian stations
fig1.11Stns = c('Montreal', 'Edmonton', 'Pr. Rupert', 'Resolute')
fig1.11Temp = CanadianWeather$dailyAv[
  , 
  fig1.11Stns, 
  'Temperature.C'
]

Temp.fourier   = create.fourier.basis(c(0, 365), 13)
fig1.11Temp.fd = Data2fd(day.5, fig1.11Temp, Temp.fourier)
class(fig1.11Temp.fd)
#> [1] "fd"

# Define a linear differential operator
yearRng      = c(0,365)
Lcoef        = matrix(c(0,(2*pi/365)^2,0),1,3)
harmaccelLfd = vec2Lfd(Lcoef, yearRng)

# Compute the derivative according to the linear differential operator
deriv(fig1.11Temp.fd, harmaccelLfd) # fails
#> Error in deriv.default(fig1.11Temp.fd, harmaccelLfd): invalid variable names

# place a copy of fda:::deriv() generic in global
deriv <- fda:::deriv
# and a copy of fda::deriv.fd() so that the new generic can find the fd method
deriv.fd <- fda::deriv.fd

# call your global deriv() generic
# - the global deriv() generic is found before stats::deriv() generic due to being defined in global environment
# - the global deriv() generic can find deriv.fd() due to it also being defined in the global environment
deriv(fig1.11Temp.fd, harmaccelLfd) |> plot()

#> [1] "done"

^{Created on 2024-08-28 with reprex v2.1.1}

4. Зарегистрируйтесь fda::deriv.fd() с помощью stats::deriv()

Вы можете использовать registerS3method("deriv", "fd", deriv.fd) для регистрации fda::deriv.fd() на stats::deriv():

library(fda)

# Create an fd object represeting the weather in 4 canadian stations
fig1.11Stns = c('Montreal', 'Edmonton', 'Pr. Rupert', 'Resolute')
fig1.11Temp = CanadianWeather$dailyAv[
  , 
  fig1.11Stns, 
  'Temperature.C'
]

Temp.fourier   = create.fourier.basis(c(0, 365), 13)
fig1.11Temp.fd = Data2fd(day.5, fig1.11Temp, Temp.fourier)
class(fig1.11Temp.fd)
#> [1] "fd"

# Define a linear differential operator
yearRng      = c(0,365)
Lcoef        = matrix(c(0,(2*pi/365)^2,0),1,3)
harmaccelLfd = vec2Lfd(Lcoef, yearRng)

# Compute the derivative according to the linear differential operator
deriv(fig1.11Temp.fd, harmaccelLfd) # fails
#> Error in deriv.default(fig1.11Temp.fd, harmaccelLfd): invalid variable names

# register fda::deriv.fd() S3 method with stats::deriv() generic
registerS3method("deriv", "fd", deriv.fd)

# call stats::deriv() generic
# - stats::deriv() generic is found before fda:::deriv() generic because fda:::deriv() is not exported and therefore not on search path
# - fda::deriv.fd() is registered to stats::deriv() via registerS3method()
deriv(fig1.11Temp.fd, harmaccelLfd) |> plot()

#> [1] "done"

^{Created on 2024-08-28 with reprex v2.1.1}

5. Форк и экспорт fda:::deriv() Generic

Вы можете разветвить источник и добавить export(deriv) в файл пространства имен.

Я сделал это для вас здесь.

# install patched version
remotes::install_github("the-mad-statter/fda@export-deriv-generic")

library(fda)

# Create an fd object represeting the weather in 4 canadian stations
fig1.11Stns = c('Montreal', 'Edmonton', 'Pr. Rupert', 'Resolute')
fig1.11Temp = CanadianWeather$dailyAv[
  , 
  fig1.11Stns, 
  'Temperature.C'
]

Temp.fourier   = create.fourier.basis(c(0, 365), 13)
fig1.11Temp.fd = Data2fd(day.5, fig1.11Temp, Temp.fourier)
class(fig1.11Temp.fd)
#> [1] "fd"

# Define a linear differential operator
yearRng      = c(0,365)
Lcoef        = matrix(c(0,(2*pi/365)^2,0),1,3)
harmaccelLfd = vec2Lfd(Lcoef, yearRng)

# call fda::deriv() generic
# - fda::deriv() generic is found before stats::deriv() generic because fda::deriv() generic is now exported via NAMESPACE and therefore on the search path before stats::deriv() generic due to library(fda)
# - fda::deriv.fd() is registered to fda::deriv() via NAMESPACE
deriv(fig1.11Temp.fd, harmaccelLfd) |> plot()

#> [1] "done"

^{Created on 2024-08-28 with reprex v2.1.1}

6. Вилка и удаление fda:::derive() Универсальный

Вы можете форкнуть исходный код и удалить общий fda::deriv() из пакета.

Я сделал это для вас здесь.

# install patched version
remotes::install_github("the-mad-statter/fda@remove-generic")

library(fda)

# Create an fd object represeting the weather in 4 canadian stations
fig1.11Stns = c('Montreal', 'Edmonton', 'Pr. Rupert', 'Resolute')
fig1.11Temp = CanadianWeather$dailyAv[
  , 
  fig1.11Stns, 
  'Temperature.C'
]

Temp.fourier   = create.fourier.basis(c(0, 365), 13)
fig1.11Temp.fd = Data2fd(day.5, fig1.11Temp, Temp.fourier)
class(fig1.11Temp.fd)
#> [1] "fd"

# Define a linear differential operator
yearRng      = c(0,365)
Lcoef        = matrix(c(0,(2*pi/365)^2,0),1,3)
harmaccelLfd = vec2Lfd(Lcoef, yearRng)

# call stats::deriv() generic
# - fda:::deriv() has been removed from package
# - fda::deriv.fd() is registered to stats::deriv() via NAMESPACE
deriv(fig1.11Temp.fd, harmaccelLfd) |> plot()

#> [1] "done"

^{Created on 2024-08-28 with reprex v2.1.1}

7. Форкните и зарегистрируйтесь fda::deriv.fd() с помощью stats::deriv()

Вы можете разветвить источник и изменить S3method(deriv, fd) на S3method(stats::deriv, fd) в файле NAMESPACE.

Я сделал это для вас здесь.

# install patched version
remotes::install_github("the-mad-statter/fda@register-with-stats")

library(fda)

# Create an fd object represeting the weather in 4 canadian stations
fig1.11Stns = c('Montreal', 'Edmonton', 'Pr. Rupert', 'Resolute')
fig1.11Temp = CanadianWeather$dailyAv[
  , 
  fig1.11Stns, 
  'Temperature.C'
]

Temp.fourier   = create.fourier.basis(c(0, 365), 13)
fig1.11Temp.fd = Data2fd(day.5, fig1.11Temp, Temp.fourier)
class(fig1.11Temp.fd)
#> [1] "fd"

# Define a linear differential operator
yearRng      = c(0,365)
Lcoef        = matrix(c(0,(2*pi/365)^2,0),1,3)
harmaccelLfd = vec2Lfd(Lcoef, yearRng)

# call stats::deriv() generic
# - fda:::deriv() is not exported and therefore not on search path
# - fda::deriv.fd() is registered to stats::deriv() via NAMESPACE
deriv(fig1.11Temp.fd, harmaccelLfd) |> plot()

#> [1] "done"

^{Created on 2024-08-28 with reprex v2.1.1}

Вот github этого пакета: https://github.com/cran/fda/blob/master/R/deriv.fd.R А также дополнительную информацию можно найти на странице 79: https://cran.r-project.org/web/packages/fda/fda.pdf

Я только что проверил с их github.

deriv <- function(expr, ...) UseMethod('deriv')

deriv.fd <- function(expr, Lfdobj=int2Lfd(1), ...)`

Они использовали deriv() в качестве интерфейса для deriv.fd(). Вы получаете ошибку недопустимых имен переменных, поскольку производная ожидает выражение и другие аргументы. Но когда вы используете его как производный. Он не соответствует истинным параметрам. Итак, если мы просто пропустим deriv и вместо него используем deriv.fd вот так

deriv.fd(fig1.11Temp.fd, harmaccelLfd)

Это будет работать так. Если вы хотите обернуть его в deriv, просто перезапишите его как функцию, которая использует deriv с deriv.fd, а затем

Вот окончательное решение:

library(fda)
#> Loading required package: splines
#> Loading required package: fds
#> Loading required package: rainbow
#> Loading required package: MASS
#> Loading required package: pcaPP
#> Loading required package: RCurl
#> Loading required package: deSolve
#> 
#> Attaching package: 'fda'
#> The following object is masked from 'package:graphics':
#> 
#>     matplot

# Create an fd object represeting the weather in 4 canadian stations
fig1.11Stns = c('Montreal', 'Edmonton', 'Pr. Rupert', 'Resolute')
fig1.11Temp = CanadianWeather$dailyAv[
  , 
  fig1.11Stns, 
  'Temperature.C'
]

deriv <- function(expr, variable) {
  return(deriv.fd(expr,variable))
}

Temp.fourier   = create.fourier.basis(c(0, 365), 13)
fig1.11Temp.fd = Data2fd(day.5, fig1.11Temp, Temp.fourier)
class(fig1.11Temp.fd)
#> [1] "fd"

# Define a linear differential operator
yearRng      = c(0,365)
Lcoef        = matrix(c(0,(2*pi/365)^2,0),1,3)
harmaccelLfd = vec2Lfd(Lcoef, yearRng)

# Compute the derivative according to the linear differential operator
deriv(fig1.11Temp.fd, harmaccelLfd) # fails
#> Error in deriv.default(fig1.11Temp.fd, harmaccelLfd): invalid variable names

# However, when I explicitly call the S3 method, everything works fine
deriv.fd(fig1.11Temp.fd, harmaccelLfd) |> plot()