Я пытаюсь запустить модель смешанных эффектов, которая предсказывает F2_difference
с остальными столбцами в качестве предикторов, но я получаю сообщение об ошибке, которое говорит
матрица фиксированного эффекта имеет недостаток ранга, поэтому уменьшается 7 столбцов/коэффициентов.
Из этой ссылки, Фиксированные эффекты модель ранга дефицитная, я думаю, что я должен использовать findLinearCombos
в R пакет caret
. Однако, когда я пытаюсь findLinearCombos(data.df)
, он дает мне сообщение об ошибке
Ошибка в qr.default(object): NA/NaN/Inf в вызове внешней функции (arg 1) Кроме того: Предупреждающее сообщение: В qr.default(object): NAs, введенные принуждением
У моих данных нет никаких НС. Что может быть причиной этого? (Извините, если ответ очевиден - я новичок в R).
Все мои данные являются факторами, кроме численного значения, которое я пытаюсь предсказать. Вот небольшой пример моих данных.
sex <- c("f", "m", "f", "m")
nasal <- c("TRUE", "TRUE", "FALSE", "FALSE")
vowelLabel <- c("a", "e", "i", "o")
speaker <- c("Jim", "John", "Ben", "Sally")
word_1 <- c("going", "back", "bag", "back")
type <- c("coronal", "coronal", "labial", "velar")
F2_difference <- c(345.6, -765.8, 800, 900.5)
data.df <- data.frame(sex, nasal, vowelLabel, speaker,
word_1, type, F2_difference
stringsAsFactors = TRUE)
Изменение: Вот еще несколько кода, если это поможет.
formula <- F2_difference ~ sex + nasal + type + vowelLabel +
type * vowelLabel + nasal * type +
(1|speaker) + (1|word_1)
lmer(formula, REML = FALSE, data = data.df)
Редактирование редактора:
OP не предоставил достаточного количества тестовых данных, чтобы обеспечить реальный запуск модели в lmer
для считывателя. Но это не слишком большая проблема. Это по-прежнему очень хороший пост!