R: Стек раковины Pander заполнен при печати итоговой лм

Я нахожусь в процессе создания HTML-отчета в Rstudio через Pandoc для соавтора. Однако потворство бьет sink предел в R при попытке генерировать вывод для следующего резюме lm() объект.

Мой экземпляр R:

версия _
платформа x86_64-apple-darwin13.1.0
арка x86_64
os darwin13.1.0
система x86_64, darwin13.1.0
статус
основной 3
несовершеннолетний 1.0
2014 год
месяц 04
день 10
SVN Rev 65387
язык R
version.string R версия 3.1.0 (2014-04-10) псевдоним Spring Dance


lm Я пытаюсь сгенерировать HTML из:

summary(a.lm)

Call:
lm(formula = f.t ~ ((b.c + I(a.c^2) + b.t.c + 
    c.c) * (PTGENDER + DX.bl + Al1.Al2)) + BMI.t.c + FH.t.c + 
    Hb.t.c + age.c + I(age.c^2), data = subset(d, 
    !is.na(Hb.t.c) & !is.na(BMI.t.c) & !is.na(b.t.c) & !is.na(c.c)))

Residuals:
     Min       1Q   Median       3Q      Max 
-0.72042 -0.15865 -0.01311  0.15826  0.91421 

Coefficients:
                             Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
(Intercept)                 1.6247957  0.1120717  14.498  < 2e-16 ***
a.c                         0.1343279  0.1481459   0.907  0.36541    
I(a.c^2)                   -0.0312254  0.0537683  -0.581  0.56193    
b.t.c                       0.1040226  0.0782932   1.329  0.18516    
c.c                         0.2012898  0.0818699   2.459  0.01461 *  
PTGENDERFemale              0.0067323  0.0473586   0.142  0.88707    
DX.blLMCI                  -0.0121387  0.0553348  -0.219  0.82654    
DX.blAD                     0.0209534  0.0769331   0.272  0.78557    
Al1.Al23:3                  0.1658594  0.1075438   1.542  0.12426    
Al1.Al23:4                  0.3506150  0.1121648   3.126  0.00198 ** 
Al1.Al24:4                  0.1386058  0.1690946   0.820  0.41316    
BMI.t.c                    -0.0280475  0.0182582  -1.536  0.12574    
FH.t.c                      0.0031254  0.0225851   0.138  0.89005    
Hb.t.c                      0.0162085  0.0171502   0.945  0.34551    
age.c                       0.0024730  0.0028751   0.860  0.39052    
I(age.c^2)                  0.0003961  0.0002926   1.354  0.17706    
a.c:PTGENDERFemale          0.0303573  0.0474341   0.640  0.52276    
a.c:DX.blLMCI               0.1143316  0.0603606   1.894  0.05934 .  
a.c:DX.blAD                 0.1406856  0.0691761   2.034  0.04302 *  
a.c:Al1.Al23:3             -0.0369030  0.1472692  -0.251  0.80234    
a.c:Al1.Al23:4             -0.0493593  0.1469924  -0.336  0.73730    
a.c:Al1.Al24:4             -0.0688362  0.1564964  -0.440  0.66041    
I(a.c^2):PTGENDERFemale    -0.0584777  0.0324483  -1.802  0.07270 .  
I(a.c^2):DX.blLMCI          0.0298364  0.0368905   0.809  0.41940    
I(a.c^2):DX.blAD            0.0147823  0.0440503   0.336  0.73747    
I(a.c^2):Al1.Al23:3         0.0001684  0.0586422   0.003  0.99771    
I(a.c^2):Al1.Al23:4        -0.0357507  0.0621727  -0.575  0.56578    
I(a.c^2):Al1.Al24:4        -0.0328713  0.0664954  -0.494  0.62149    
b.t.c:PTGENDERFemale        0.0208930  0.0466606   0.448  0.65470    
b.t.c:DX.blLMCI            -0.0640037  0.0628767  -1.018  0.30968    
b.t.c:DX.blAD              -0.0607185  0.0705763  -0.860  0.39042    
b.t.c:Al1.Al23:3           -0.0428761  0.0727674  -0.589  0.55624    
b.t.c:Al1.Al23:4           -0.0289522  0.0729465  -0.397  0.69178    
b.t.c:Al1.Al24:4           -0.0946543  0.0981224  -0.965  0.33564    
c.c:PTGENDERFemale          0.0193275  0.0445454   0.434  0.66474    
c.c:DX.blLMCI              -0.0371738  0.0470631  -0.790  0.43034    
c.c:DX.blAD                -0.1221799  0.0722145  -1.692  0.09189 .  
c.c:Al1.Al23:3             -0.1604799  0.0798383  -2.010  0.04548 *  
c.c:Al1.Al23:4             -0.2015401  0.0871098  -2.314  0.02149 *  
c.c:Al1.Al24:4             -0.3374309  0.1520609  -2.219  0.02737 *  
---
Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

Residual standard error: 0.2795 on 254 degrees of freedom
Multiple R-squared:  0.4536,    Adjusted R-squared:  0.3697 
F-statistic: 5.406 on 39 and 254 DF,  p-value: < 2.2e-16

Бег:

pander(summary(a.lm))

приводит к следующей ошибке

Error in sink(file) : sink stack is full

Любые предложения по преодолению этого были бы очень благодарны.

ура


В ответ мистеру Флику

Да, похоже:

Вот пример:

d <- data.frame(a = rnorm(20), b = sample(letters[1:2], 20, replace = TRUE))
pander(summary(lm(a ~ b, data = d)))
Error in sink(file) : sink stack is full
pander(lm(a ~ b, data = d))
--------------------------------------------------------------
     &nbsp;        Estimate   Std. Error   t value   Pr(>|t|) 
----------------- ---------- ------------ --------- ----------
     **bb**        -0.1637      0.3797     -0.4311    0.6715  

 **(Intercept)**   -0.1634      0.2401     -0.6805    0.5049  
--------------------------------------------------------------

Table: Fitting linear model: a ~ b

Так что отбрасывание итогового звонка работает:)

1 ответ

Решение

На самом деле, если вы просто используете стандарт lm регресс, не пройти summary.lm Возражать panderпередать саму модель (lm объект)

pander(a.lm)

Это должно иметь необходимую информацию. Вызовы функций summary() внутренне.

Другие вопросы по тегам