is.data.frame（数据）中出错：对象'；数据=''；找不到

我对r很陌生，正在努力编写一个函数：我正在尝试制作一个适合GAM的函数。我找到了一个线性模型的例子，效果非常好。然而，尝试对GAM使用相同的结构会给我带来一个错误

线性模型：

library(mgcv)
library(ggplot2)
theme_set(theme_bw())
set.seed(100)
dd <- data.frame(x=1:100,y=round(rnorm(100,mean=100),1), z=round(runif(100,1,4),1))
lm(y~x, weights=z, data=dd)$call
lm(formula = y ~ x, data = dd, weights = z)

f2 <- function(f,w,d){
   do.call("lm", list(formula=as.formula(f), weights=as.name(w), data=as.name(d)))
 }
 f2("y~x", "z", "dd")$call
lm(formula = y ~ x, data = dd, weights = z)

库（mgcv）
图书馆（GG2）
theme_set（theme_bw（））
种子集（100）
dd呼叫：

什么是
gam
函数，什么包？为什么不干脆
do.call（“gam”，list（formula=as.formula（f），method=m，select=s，data=d））
和
f2（“y~s（x，k=64，bs='ad'），'REML'，TRUE，dd）
？对不起，我刚刚添加了包。GAM是一种广义加法模型。在我的例子中，我有一个散点图，GAM平滑了y值，所以我可以看到x和y之间的关系，这是非线性的。太好了，已经成功了！谢谢，谢谢！另一个问题（可能是非常愚蠢的问题）：我如何返回结果以便在代码中使用它？
set.seed(100)
dd <- data.frame(x=1:100,y=round(rnorm(100,mean=100),1))
gam(y ~ s(x, k=64, bs='ad'), data = dd, method = 'REML', select = 'TRUE')$call
gam(formula = y ~ s(x, k=64, bs='ad'), data = dd, method = 'REML', select = 'TRUE')

 f2 <- function(f,m,s,d){
    do.call("gam", list(formula=as.formula(f),method=as.name(m),select=as.name(s),data=as.name(d)))
  }

f2("y ~ s(x, k=64, bs='ad')", "method = 'REML'", "select = 'TRUE'", "data = dd")$call

# Error in is.data.frame(data) : object 'data = dd' not found occurs

gam(formula = y ~ s(x, k = 64, bs = "ad"), data = dd)

f2 <- function(f, m, s, d){
    do.call("gam", list(formula=as.formula(f),method = "REML",select = s, data = as.name(d)))
}
f2("y ~ s(x, k=64, bs='ad')", "REML", TRUE, d = "dd")$call

gam(formula = y ~ s(x, k = 64, bs = "ad"), data = dd, method = "REML", 
    select = TRUE)