R GLSETIMATE（对象，控制=控制）中出错：计算；gls"；fit是单数，排名19

第一次在论坛上提问，这次我在其他答案中找不到答案

我刚刚开始学习使用R，所以我忍不住认为这有一个我没有看到的简单解决方案

我在分析不同昆虫种类（

SP

）和温度（

T

）之间的关系，解释变量 以及得到的成人股骨的面积（

femor.area

）响应变量

这是我的线性模型：

ModeloP <- lm(Femur.area ~ T * SP, data=Datos)

我得到以下错误

glsEstimate（对象，控件=控件）中出错： 计算的“gls”拟合为单数，秩19

线性模型勉强通过了夏皮罗正态性检验，这是问题所在吗

Shapiro-Wilk normality test
data:  re
W = 0.98269, p-value = 0.05936

奇怪的是，我使用另一个解释变量运行了这个模型，并且没有错误，我在论坛上看到的所有内容都与一段时间内的多次抽样有关，而这不是我的情况。 因为唯一的区别是我上传的响应变量和表的外观图像，以防有帮助

---

您的

SP:T

交互中缺少一些单元格

lm（）

可以容忍这些（如果您查看

coef（lm（股骨面积~SP*T，data=Datos））

您将看到缺少交互的一些

NA

值）<代码>gls（）没有。处理这个问题的一种方法是创建一个交互变量，去掉缺失的水平，然后（有效地）以单向而不是双向方差分析的方式拟合模型。（我调用数据

dd

，而不是

datos

）

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dd3您的
SP:T
交互中缺少一些单元格
lm（）
可以容忍这些（如果您查看
coef（lm（股骨面积~SP*T，data=Datos））
您将看到缺少交互的一些
NA
值）<代码>gls（）

没有。处理这个问题的一种方法是创建一个交互变量，去掉缺失的水平，然后（有效地）以单向而不是双向方差分析的方式拟合模型。（我调用数据

dd

，而不是

datos

）

---

dd3您的数据集有多大？你能把它寄到什么地方吗？你能给我们看一下
summary（Datos）
？大约164行，这里是到我的数据集@BenBolker>summary（Datos）的链接T SP N股骨面积长度：152长度：152分钟：384分钟：21408类别：角色类别：角色第一区：1442第一区：30939模式：角色模式：角色中位数：2168中位数：47727平均数：2111平均数：44967第三区：2863第三区：58184最大：3288最大：76906您的数据集有多大？你能把它寄到什么地方吗？你能给我们看一下
summary（Datos）
？大约164行，这里是到我的数据集@BenBolker>summary（Datos）的链接T SP N股骨面积长度：152长度：152分钟：384分钟：21408类别：角色类别：角色第一区：1442第一区：30939模式：角色模式：角色中位数：2168中位数：47727平均数：2111平均数：44967第三区：2863第三区：58184最大值：3288最大值：76906我用我的代码
Datos运行，这很好。
NA
值不在您的数据集中，它们在
lm（）
的输出中（表示无法估计的物种/温度组合，因为它们缺少数据或与其他组合混淆）。由于您的代码行，我可以重新检查，并且在导入/导出或生成新数据时，一些SP变量出现时带有capslock中没有的字母。从数据帧中修复了该问题，现在似乎正在工作！谢谢！你的代码在我的代码
Datos中找到了这一点，没关系。
NA
值不在您的数据集中，它们在
lm（）
的输出中（表示无法估计的物种/温度组合，因为它们缺少数据或与其他组合混淆）。由于您的代码行，我可以重新检查，并且在导入/导出或生成新数据时，一些SP变量出现时带有capslock中没有的字母。从数据帧中修复了该问题，现在似乎正在工作！谢谢！你的代码指出了这个差异
Shapiro-Wilk normality test
data:  re
W = 0.98269, p-value = 0.05936

dd3 <- transform(na.omit(dd), SPT=droplevels(interaction(SP,T)))
library(nlme)
gls(Femur.area~SPT,weights=varPower(form=~fitted(.)),data=dd3)