R 如何防止错误以完成循环？

我正在尝试拟合通过.csv文件收集的三个变量的最佳分布。我试图用r中提供的分布进行评估。 然后，我将选择最小的一个作为最佳拟合分布。但是，我无法完成循环，因为当分布无法适合数据时，可能会发生一些错误

比如,；贝塔分布：

FitDisr（xx1[，k]，发行版[i]）中出错：“开始”必须是命名列表 那么如何跳过这个错误呢

以下是要上载的文件：

代码如下：

library(fitdistrplus)   

importeddata <- read.csv(file.choose(), sep=";",na.strings = "", stringsAsFactors=FALSE, header = TRUE)

for(i in 1:tail(ncol(importeddata))){
  importeddata[,i] <- gsub(",", ".", importeddata[ , i])} 

xx1<- as.matrix(as.data.frame(lapply(importeddata, as.numeric)))

distributions <- c("beta", "cauchy", "chi-squared", "exponential", "f", "gamma", "geometric", "log-normal", "lognormal", "logistic", "negative binomial", "normal", "Poisson", "t", "weibull")


for(k in 1:ncol(xx1))
for(i in 1:length(distributions))
{
aa <- fitdistr(xx1[,k], distributions[i])$loglik
suppressMessages(aa)
print(aa)
}

库（FitDistripPlus）
importeddata如果发生错误时只想跳过一些代码，可以使用
try（）
函数。当发生错误时，函数中的所有内容都不会破坏代码

在您的示例中，仅替换为：

aa阅读文档。对于某些分布，必须提供数值优化的起始值。