在R中使用rsf（资源选择功能）时强制引入的NAs

我到底做错了什么？我需要担心这些NAs吗

我在R的ResourceSelection包中使用rsf函数。下面是我的代码和输出以及警告消息

>

##读取CVS文件
>孵卵随机化
>#孵卵
>#随机
> 
>#总结（小结）
>#总结（随机）
> 
>#准备（育儿）
>#K准备（随机）
> 
> 
>rsf（Pres~VOR+LD+MXHT+X.grass+X.forbs+X.sedges+X.rush+BG+凋落物，全部，m=“组”，B=100，模型=TRUE）
|++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++| 100%
电话：
rsf（公式=Pres~VOR+LD+MXHT+X.grass+X.forbs+X.sedges+X.rush+BG+凋落物，数据=all，m=“组”，
B=100，型号=TRUE）
资源选择函数（指数RSF）模型
匹配使用的可用设计
最大似然估计
系数（对数链接）：
VOR LD MXHT X草X杂类草X莎草X灯心草BG凋落物
-0.1945   -1.3590    0.1585   -0.3078   -0.3009   -0.2647    1.0375   -0.3502   -0.3487  
警告信息：
在rsf.fit中（X=X，Y=Y，m=m，link=“log”，B=B，inits=inits，：
强制引入的NAs

我们真的需要一个可复制的例子。您是否有可能包括总计为1的资源类别？这里有一个数据集链接：虽然一些变量的总和应为100（或接近100），但没有任何值应为1。关键是如果预测变量共线（如果它们中的一些代表栖息地比例的组合，它们将是这样的），那么任何底层线性建模框架都将为您提供NAs。这必须在某个地方进行讨论，但我没有现成的链接。这很有意义。谢谢！

 ## Read CVS Files
> brood <- read.csv("GrouseBroodData2014.csv")
> randoms <- read.csv("Randoms.csv")
> all <- read.csv("2014Broods_AllData.csv")
> 
> #brood
> #randoms
> 
> #summary(brood)
> #summary(randoms)
> 
> #kdepairs (brood)
> #kdepairs (randoms)
> 
> 
> rsf(Pres~VOR+LD+MXHT+X.grass+X.forbs+X.sedges+X.rush+BG+Litter, all, m="Group" , B=100, model = TRUE)
  |++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++| 100%

Call:
rsf(formula = Pres ~ VOR + LD + MXHT + X.grass + X.forbs + X.sedges + X.rush + BG + Litter, data = all, m = "Group", 
    B = 100, model = TRUE)

Resource Selection Function (Exponential RSF) model
Matched Used-Available design
Maximum Likelihood estimates

Coefficients (log link):
     VOR        LD      MXHT   X.grass   X.forbs  X.sedges    X.rush        BG    Litter  
 -0.1945   -1.3590    0.1585   -0.3078   -0.3009   -0.2647    1.0375   -0.3502   -0.3487  

Warning message:
In rsf.fit(X = X, Y = Y, m = m, link = "log", B = B, inits = inits,  :
  NAs introduced by coercion