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R での反復測定のフィッティング、収束の問題。多くのデータセットの 1 つである次の適合がありますが、収束しません。私はそうする他のセットを行います。このデータセットとモデルは SAS で機能します...これを R で機能させるにはどうすればよいでしょうか? 注目すべきこと (行列、オプション設定、r/splus に関するこのトピックのリファレンス ...)。

fit.gls <- gls(resp~grpnum+grpnum/day,data=long, corr=cormat,na.action=na.omit)
Error in glsEstimate(object, control = control) : 
  computed "gls" fit is singular, rank 62

私は以下を読みましたが、まだそれを実行しようとしています... Converting Repeated Measures mixed model formula from SAS to R

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問題はデータです。 gls行列を逆にする必要があります (共変量を推定する式については、ウィキペディアを参照してください)。特定のデータセットの場合、その行列は可逆ではありません。

control引数を使用して特異値を許可できます。

fit.gls <- gls(resp~grpnum+grpnum/day,data=long, corr=cormat,na.action=na.omit, control = list(singular.ok = TRUE))

悪い結果になる可能性があるので注意してください！その後、常にモデルの適合性を確認してください。

オプションの詳細については、glsおよびのヘルプを参照してください。glsConrol

于 2013-11-01T19:34:44.250 に答える