无法使用扫帚获取带有sigma.formula项的gamlss模型的置信区间

我正在为gamlss模型安装呼叫：

model <- gamlss(formula = formula("y_variable ~ image_name + random(biological_source_name) - 1"),
       sigma.formula = formula("~ biological_source_name - 1"),
       family = "NBI",
       data = na.omit(data))

信息是：

Error in UseMethod("family") : no applicable method for 'family' applied to an object of class "NULL" In addition: Warning message: In vcov.gamlss(object, robust = robust) : Additive terms exists in the mu formula. Standard errors for the linear terms maybe are not appropriate Error in data.frame(..., check.names = FALSE) : arguments imply differing number of rows: 0, 73 信息是：

Error in UseMethod("family") : no applicable method for 'family' applied to an object of class "NULL" In addition: Warning message: In vcov.gamlss(object, robust = robust) : Additive terms exists in the mu formula. Standard errors for the linear terms maybe are not appropriate Error in data.frame(..., check.names = FALSE) : arguments imply differing number of rows: 0, 73 可复制示例

库（“gamlss”）
示例\u数据为什么不构造一个与实际数据结构相似的最小dat对象，并向我们展示一个完整的示例？@42-，谢谢您的建议。我添加了一个产生相同错误的简单示例<代码>'prob'和'mu'都指定了

（如果您有一个与另一个库同名的函数，那么您需要发出库调用来加载它。）投票关闭相当于输入错误导致的错误。即使在纠正示例构造中的明显错误后，tidy调用也没有错误。投票关闭，因为不可复制。建议检查您的版本以确保它们是最新的。@42-是的，输出中有一个输入错误。我修正了这个问题，并附上了我得到的错误输出的屏幕截图。为什么不构造一个与真实数据结构相似的最小dat对象，并向我们展示一个完整的示例？@42-，谢谢你的建议。我添加了一个产生相同错误的简单示例<代码>'prob'和'mu'都指定了（如果您有一个与另一个库同名的函数，那么您需要发出库调用来加载它。）投票关闭相当于输入错误导致的错误。即使在纠正示例构造中的明显错误后，tidy调用也没有错误。投票关闭，因为不可复制。建议检查您的版本以确保它们是最新的。@42-是的，输出中有一个输入错误。我修正了这一点，并附上了我得到的错误输出截图。

model_no_sigma <- gamlss(formula = formula("y_variable ~ image_name + random(biological_source_name) - 1"),
       family = "NBI",
       data = na.omit(data))
broom::tidy(model_no_sigma) # Does produce CI output

    library("gamlss")

example_data <- rbind(
  data.frame(
    y = rnbinom(200, mu = 10, size = 1),
    x = "var_1"
  ),
  data.frame(
    y = rnbinom(200, mu = 20, size = 10),
    x = "var_2"
  )
)

# No estimate sigma
model_1 <- gamlss(formula = formula("y ~ x - 1"),
                data = example_data,
                family = "NBI")
broom::tidy(model_1, conf.int = TRUE)


# Include intercept term for sigma
model_2 <- gamlss(formula = formula("y ~ x - 1"),
                  sigma.formula = formula("~ x"),
                data = example_data,
                family = "NBI")
broom::tidy(model_2, conf.int = TRUE)


# Remove intercept for sigma
model_3 <- gamlss(formula = formula("y ~ x - 1"),
                  sigma.formula = formula("~ x - 1"),
                data = example_data,
                family = "NBI")
broom::tidy(model_3, conf.int = TRUE)