R包中的数据集限制“；nparcomp“；

我最近正在使用R软件包

nparcomp

，我用它来测试我的回答变量在类别之间的显著差异

我发现

nparcomp

函数不能处理大数据量（行数>5000）。例如，以下是我的代码：

a<-nparcomp(oc20_kgm2~ decade, data=dat, asy.method = "mult.t",
            type = "Tukey",alternative = "two.sided", 
            plot.simci = TRUE, info = FALSE)

summary(a)

因此，为了进行诊断，我必须从原始的

dat

中随机选择5000个样本。然后我运行上面相同的代码，它可以工作。此外，5500个样本或10000个样本不起作用

我的问题是，运行此函数是否有样本大小限制？还有没有其他的测试函数/包我可以在R中使用

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阅读评论后的修订：

traceback()

4: stop(sQuote("lower"), " not specified or contains NA")
3: checkmvArgs(lower = lower, upper = upper, mean = delta, corr = corr, 
       sigma = sigma)
2: pmvt(lower = -abs(T[pp]), abs(T[pp]), corr = rho.bf, df = df.sw, 
       delta = rep(0, nc))
1: nparcomp(oc20_kgm2 ~ decade, data = dat2, asy.method = "mult.t", 
       type = "Tukey", alternative = "two.sided", plot.simci = TRUE, 
       info = FALSE)

> warnings()
Warning messages:
1: In n[j] * n[w] * n[i] : NAs produced by integer overflow
2: In n[i] * n[w] * n[j] : NAs produced by integer overflow
3: In n[i] * n[v] * n[j] : NAs produced by integer overflow
4: In cov2cor(cov.bf) :
  diag(.) had 0 or NA entries; non-finite result is doubtful

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发生此错误的原因是每个因子的大小是一个整数列表，因此容易在大值时发生整数溢出。要修复此问题，请从修改nparcomp的源代码

n <- sapply(samples, length)

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n收到错误后，是否可以发布
traceback（）
的输出。另外，您是否键入了
warnings（）
以查看其他49个错误是什么？最后，您是否使用了
debugonce（nparcomp）
尝试单步执行代码并查看函数如何失败？
n <- sapply(samples, length)

n <- as.numeric(sapply(samples, length))