Как предотвратить Следующий объект маскируется от «пакета:»: проблема/предупреждение полностью при загрузке пакета?

Когда я загружаю созданный мной пакет, я получаю следующее предупреждение:

«Следующий объект замаскирован из ‘package:utils’:combn»

хотя я использовал combinat::combn в определениях функций в файлах .R папки «R» в рабочем каталоге R.

Нет ли способа избавиться от предупреждения «... объект замаскирован от ...»? (Я вообще не хочу маскировать расческу; см. сообщение Грегора ниже.)

Я добавил префикс «combinat::» в свои определения функций в моем пакете везде, где я хочу использовать комбинацию combinat, чтобы не получать вышеуказанное предупреждение (смешение combinat::combn с utils::combn).

gctemplate — это функция пакета causfinder (я удалил «combinat::» для тех, кто хочет понять функцию; когда я качаю префикс «combinat::» везде, где вижу combn в функции gctemplate, Я все еще получил вышеуказанное предупреждение):

#' gctemplate
#'
#' Granger causality template for a given system in the desired pattern.
#'
#' Assume a system in which its Granger causality relations among its variables will be searched is given. For the variables of this system (with nvars variables), some varibles may cause (causers, like independents) some others (those that are caused by causers, like dependents) conditional on some others in the system. The function gctemplate has three arguements to list all the possible causation pattern in which Granger causality will be searched. As is known, dependent and independent variables are not specified in the beginning of a Granger analysis, the analysis reveals them.
#'
#' @param nvars integer. The number of all the variables in a given system.
#' @param ncausers integer. The selected number of causer (independent-like) variables
#' @param ndependents integer. The selected number of variables that are caused by the causers, number of dependent-like variables
#' @return granger causality template
#' @author Erdogan Cevher erdogancevher@@gmail.com
#' @seealso \code{\link{conditionalGb}}
#' @examples
#' ## List all G-causalities in a VAR system of 5 variables that will be searched in the pattern of 1 
#' ## causer (like-independent) variable and 2 like-dependents conditional on 5-(1+2)=2 of the remaining 
#' ## variable(s) in the system. Varibles are assigned to numbers 1 to nvars. 
#' ## "1 2 5 3 4" in the rsulting line of gctemplate is to indicate the 
#' ## (conditonal, partial, etc.) G-causality from variable 1 to varibles 2 and 5 
#' ## conditonal on variables 3 and 4.
#' # gctemplate(5,1,2)
#' ## The number of all G-causalities to be searched in the above pattern.
#' #dim(gctemplate(5,1,2))[[1]]
#' @importFrom combinat combn
#' @export
gctemplate <- function(nvars, ncausers, ndependents){  
independents <- combn(nvars, ncausers)  
patinajnumber <-  dim(combn(nvars - ncausers, ndependents))[[2]]  
independentspatinajednumber <- dim(combn(nvars, ncausers))[[2]]*patinajnumber   
dependents <- matrix(, nrow = dim(combn(nvars, ncausers))[[2]]*patinajnumber, ncol = ndependents)  
for (i in as.integer(1:dim(combn(nvars, ncausers))[[2]])){     
dependents[(patinajnumber*(i-1)+1):(patinajnumber*i),] <- t(combn(setdiff(seq(1:nvars), independents[,i]), ndependents))  
}  
independentspatinajed <- matrix(, nrow = dim(combn(nvars, ncausers))[[2]]*patinajnumber, ncol = ncausers)  
for (i in as.integer(1:dim(combn(nvars, ncausers))[[2]])){     
for (j in as.integer(1:patinajnumber)){     
independentspatinajed[(i-1)*patinajnumber+j,] <- independents[,i]    
}}  
independentsdependents <- cbind(independentspatinajed, dependents)  
others <- matrix(, nrow = dim(combn(nvars, ncausers))[[2]]*patinajnumber, ncol = nvars - ncausers - ndependents)   
for (i in as.integer(1:((dim(combn(nvars, ncausers))[[2]])*patinajnumber))){    
others[i, ]  <- setdiff(seq(1:nvars), independentsdependents[i,])   
}  
causalitiestemplate <- cbind(independentsdependents, others)  
causalitiestemplate  
}  

Ниже приводится содержимое DESCRIPTION ФАЙЛА:

Package: causfinder  
Type: Package  
Title: A visual analyser for pairwise and multivariate conditional and partial  
Granger causalities. For a list of documented functions, use library(help =  
"causfinder")  
Version: 2.0  
Date: 2014-10-05  
Author: Erdogan CEVHER <[email protected]>  
Maintainer: Erdogan CEVHER <[email protected]>  
Description: Given a system of finite number of variables with their data in a  
matrix, the functions in the causfinder package analyze the pairwise and  
multivariate conditional and partial Granger causalities in a systematic  
and overall approach. By "overall approach" we mean that all the  
G-causalities among the variables in a certain desired pattern are  
calculated (the user then can retrieve his/her G-causality in interest as  
one element of the pattern). This pattern may correspond to pairwise or  
multivariate Granger causalities. Some of the functions in the package use  
bootstrapping whereas some others not. The analysis of the Granger  
causalities are performed via various ways; i.e., presenting the F  
statistics, p values, lower bounds and upper bounds of the bootstrapping  
values etc., and via presenting various plots and grid matrixes. For a list  
of documented functions, use library(help = "causfinder")  
Depends:  
    R (>= 3.0.2)  
Imports:  
    np(>= 0.50-1),RColorBrewer(>= 1.0-5),grid,scales(>= 0.2.4),boot(>= 1.3-11),calibrate(>= 1.7.2),combinat(>= 0.0-8),corpcor(>= 1.6.6)  
License: GPL (>= 3)  
LazyLoad: yes  
LazyData: yes  
URL: https://github.com/erdogancevher/causfinder  

ПРИМЕЧАНИЕ: переименовать функцию combn пакета combinat в combnnn и поместить ее содержимое (файл .R и т. д.) в папку моего пакета R; и применение процедуры повторной регистрации может не привести к вышеуказанному предупреждению. То, что я пытался получить, — это просто систематический способ предотвращения предупреждения, а не очень сложный/долгий способ, который я описал в этой заметке.