Установка повторных мер в R

Question

Установка повторных мер в R, проблемы конвергенции. У меня есть следующий подход, который является одним из многих наборов данных, и он не сходится. Я делаю другие наборы, которые делают. Этот набор данных и модель работают в SAS ... Могу ли я получить какое-то направление в том, что делать, чтобы эта работа выполнялась в R? Что посмотреть (матрицы, настройки параметров, ссылка на эту тему для r/splus ...).

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 

Я прочитал следующее и все еще пытается работать через него ... Converting Repeated Measures mixed model formula from SAS to R

Answer 1

Проблема заключается в том, что данные. gls необходимо преобразовать матрицу в работу (см. Wikipedia для формулы для оценки ковариатов). Для конкретного набора данных эта матрица не обратима.

Вы можете разрешить для сингулярных значений, предоставляемый с control аргументом:

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

Будьте осторожны с этим, как вы можете получить плохие результаты! После этого обязательно проверяйте модель.

Обратитесь за помощью для gls и glsConrol для получения дополнительной информации о вариантах.