如何使用 Replace() 循环 nlme 包中的 lme 函数？

我正在尝试使用lme函数来自nlme包里面有一个lapply环形。这适用于lmer函数来自lme4包，但会产生错误消息lme。我怎样才能循环lme功能类似于lmer下面例子中的函数？

library("nlme")
library("lme4")

set.seed(1)
dt <- data.frame(Resp1 = rnorm(100, 50, 23), Resp2 = rnorm(100, 80, 15), Pred = rnorm(100,10,2), group = factor(rep(LETTERS[1:10], each = 10)))

## Syntax:
lmer(Resp1 ~ Pred + (1 |group), data = dt)
lme(Resp1 ~ Pred, random = ~1 | group, data = dt)

## Works for lme4
lapply(c("Resp1", "Resp2"), function(k) {
  lmer(substitute(j ~ Pred + (1 | group), list(j = as.name(k))), data = dt)})

## Does not work for nlme
lapply(c("Resp1", "Resp2"), function(k) {
lme(substitute(j ~ Pred, list(j = as.name(k))), random = ~1 | group, data = dt)})

# Error in UseMethod("lme") : 
# no applicable method for 'lme' applied to an object of class "call"

附言。我知道这个解决方案存在，但我想使用直接在模型函数中替换响应变量的方法，而不是使用附加函数对数据进行子集化。

而不是摆弄substitute and eval您还可以执行以下操作：

lapply(c("Resp1", "Resp2"), function(r) {
   f <- formula(paste(r, "Pred", sep = "~"))
   m <- lme(fixed = f, random = ~ 1 | group, data = dt)
   m$call$fixed <- f
   m})

如果您想向建模函数提供不同的数据集，您可以使用相同的技巧：

makeModel <- function(dat) {
   l <- lme(Resp1 ~ Pred, random = ~ 1 | group, data = dat)
   l$call$data <- as.symbol(deparse(substitute(dat)))
   l
}

当我想从函数内生成模型并想在之后更新它时，我经常使用这个片段。