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miceかなり大きなデータ セット (30 個のカテゴリ予測変数と予測変数、
n = 1000) を使用して R で実行すると、次のエラーが発生します。

のエラーchol.default(fit.sum$cov.unscaled): 次数 17 の先行マイナーが正定値ではありません

polyreg代入法として、ほとんどの変数に (多項回帰)を使用します。このエラーが発生する理由がわからないため、それを再現するコードをこれ以上投稿することはできません。

MICE で線形回帰を使用している場合、ここで同様の問題が発生する投稿を見つけました。この投稿は、Cross Validated で回答を受け取りませんでした。

この投稿で示されているように、Gibbs サンプリングで必要になるいくつかの手順にも関連している可能性があります。MCMCOPは、MICEが使用する手順に関連する、を使用した自己プログラム関数でこのエラーを説明しました。

私は主要な未成年者が何であるかを知りません。

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私の場合、モデルが過剰に指定されている可能性があります。予測行列を減らすと、問題は発生しません。これを行うための 1 つのオプションはquickpred()、二変量の系列相関に基づいて、より疎な予測行列を自動的に生成することです。

于 2013-12-12T10:53:41.883 に答える