R 未识别功能输入-本地和；全球环境问题

我正在编写一个函数，将我定期对时间序列数据采取的操作组合在一起。我在脚本中包含了我正在使用的所有库，因为我认为我的问题可能与plyr/dplyr（正确地）超级具体地描述每个变量的环境有关

第一个函数工作得很好，但当进入第二个函数时，R无法识别输入为“x”，而是抛出错误：“error in eval（predvars，data，env）：找不到对象“x”

为什么会这样

library(plyr)
library(dplyr)
library(caret)
library(xts)
library(forecast)
library(imputeTS)
library(lubridate)

x1 = arima.sim(list(order = c(0,1,0)), n = 119)

timetrend <- function(x, starts, ends, frequency) { 
  y <- list()
  y[[1]] <- ts(x, start = starts, end = ends, frequency = frequency)
  y[[2]] <- decompose(y[[1]])
  y[[3]] <- y[[1]] - y[[2]]$seasonal - y[[2]]$random
  return(y)
}

plottime <- function(x) { #takes a timetrend list as input
  t <- tslm(x[[3]] ~ trend)
  plot(x[[3]])
  lines(t$fitted.values)
  return(t)
}

库（plyr）
图书馆（dplyr）
图书馆（插入符号）
图书馆（xts）
图书馆（预测）
图书馆（imputeTS）
图书馆（lubridate）
x1=arima.sim（列表（顺序=c（0,1,0）），n=119）
timetrend我可以使用以下代码使其工作

plottime <- function(x) { #takes a timetrend list as input
  y=x[[3]]
  t <- tslm(formula = y ~ trend)
  plot(x[[3]])
  lines(t$fitted.values)
  return(t)
}

plottime我可以使用以下代码使其工作

plottime <- function(x) { #takes a timetrend list as input
  y=x[[3]]
  t <- tslm(formula = y ~ trend)
  plot(x[[3]])
  lines(t$fitted.values)
  return(t)
}

plottime感谢您的关注-这段代码对我来说运行良好，结果已创建。我的系统报告说，
decompose
来自igraph软件包。因此，我现在得到的结果和结果与您使用
stats:：decompose
时得到的结果和结果相同。当您为
result
-对象编制索引时，它删除了
result
的第二个元素，即存储
$trend
项的位置。查看
str（result）
和
tslm
的代码，感谢您的查看-这段代码对我来说运行良好，结果已创建。我的系统报告说，
decompose
来自igraph包。因此，我现在得到的结果和结果与您使用
stats:：decompose
时得到的结果和结果相同。当您为
result
-对象编制索引时，它删除了
result
的第二个元素，即存储
$trend
项的位置。看看
str（result）
和
tslm的代码
谢谢-是的，当我取出索引时，它工作得很好。如果知道是什么导致了错误，那就太好了。谢谢。谢谢-是的，当我拿出索引时，它工作得很好。如果知道是什么导致了错误，那就太好了。谢谢