何ヶ月も (問題なく) 使用してきたモデル平均化コードに新しいパラメーターをプラグインしようとしていますが、今までに見たことのないエラー メッセージが表示されます。
私のコードは次のとおりです
library(MuMIn)
mod1<-lm(response ~ predictor1 + predictor2 + predictor3 + ... + predictor6, data=dataset)
cand.set<-dredge(mod1, beta=T, evaluate=T, m.max=6)
modavg_95<-model.avg(cand.set, cumsum(weight)<=.95)
その最後の行は、次のエラーメッセージが表示される場所です
Error in apply(apply(z, 2L, is.na),2,all):
dim(x) must have a positive length
このコードは以前は正常に機能していましたが、私が行ったことは、predictor6 の値を変更したことだけです。データに NA 値はなく、class(predictor6) は両方のデータセットに対して数値を返し、predictor6 の最大最小値は以前の範囲内にとどまっています。
私のコードは同じです。このエラーの意味、エラーが発生する理由、修正方法を教えてください。
どんな助けでも大歓迎です。よろしくお願いします。
========================
編集:traceback()どの呼び出し関数がエラーをスローしているかを確認するために実行することが提案されました。これまでこの関数を使用したことはありませんが、実行すると次のように返されます。
8: stop("dim(X) must have a positive length")
7: apply(apply(z, 2L, is.na), 2, all)
6: `[.data.frame`(z, , !apply(apply(z, 2L, is.na), 2, all) & !(tt %in%
attr(tt, "interceptLabel")), drop = FALSE)
5: z[, !apply(apply(z, 2L, is.na), 2, all) & !(tt %in% attr(tt,
"interceptLabel")), drop = FALSE]
4: importance.model.selection(object)
3: importance(object)
2: model.avg.model.selection(cand.set, cumsum(weight) <= 0.95)
1: model.avg(cand.set, cumsum(weight) <= 0.95)