r <-pot(z, threshold = 69) If singularity problems occur divide data by a factor, perhaps 10
时间: 2024-02-02 11:04:26 浏览: 79
这是一个关于使用 `pot()` 函数进行阈值极值(POT)建模时可能出现奇异性问题的提示。当你使用 `pot()` 函数时,你需要指定一个阈值,用于确定哪些值被认为是极端值。如果你选择的阈值太高,那么你可能会遇到奇异性问题,即某些参数无法估计或估计值非常不稳定。这种情况通常发生在你的数据集中包含太少的极端值,或者你选择的阈值太高,使得极端值数量太少。
如果你遇到奇异性问题,一种解决方法是将数据除以一个因子,例如10,然后重新运行 `pot()` 函数。这样可以增加极端值的数量,从而更好地估计模型参数。例如,你可以使用以下代码来创建一个 POT 对象,并在出现奇异性问题时将数据除以10:
``` r
library(POT)
z <- rnorm(1000)
pot_obj <- pot(z, threshold = 2)
if (pot_obj$singularity) {
message("Singularity problem detected. Dividing data by a factor of 10.")
pot_obj <- pot(z/10, threshold = 2)
}
```
这里我使用了一个随机生成的数据集 `z`,然后使用 `pot()` 函数将其转换为 POT 对象,并指定阈值为2。如果 `pot()` 函数检测到奇异性问题,它会将数据除以10并重新运行该函数。注意,这只是一种解决方法,具体取决于你的数据集和模型选择。
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asm_exp_dat <- extract_instruments(outcomes = 'ebi-a-GCST90014325') asm <- extract_instruments(outcomes = 'ebi-a-GCST90014325', clump = TRUE, r2 = 0.001, kb = 10000, access_token = NULL) #如果想要调整P值 asm_1 <- extract_instruments(outcomes = 'ebi-a-GCST90014325', p1 = 5e-08, clump = TRUE, r2 = 0.001, kb = 10000, access_token = NULL)bca_out <- extract_outcome_data( snps=data$SNP, outcomes='ieu-a-1127', proxies = FALSE, maf_threshold = 0.01, access_token = NULL ) mydata <- harmonise_data( exposure_dat=asm_1, outcome_dat=bca_out, action= 3 )Error in data$SNP : object of type 'closure' is not subsettable >我该如何修改?正确的代码是?
根据代码,你是想从 `data` 中提取 `SNP` 列,但是出现了错误。这个错误的原因可能是 `data` 不是一个数据框或数据表,而是一个函数。因此,你需要先执行 `data()` 函数,将数据加载到内存中,然后再提取 `SNP` 列。
修改后的代码如下:
```
data() # 加载数据
bca_out <- extract_outcome_data(
snps = mydata$SNP, # 提取 mydata 数据框的 SNP 列
outcomes = 'ieu-a-1127',
proxies = FALSE,
maf_threshold = 0.01,
access_token = NULL
)
```
另外,你在上面的代码中使用了 `asm_1` 数据框,但是它没有在代码中定义。如果需要使用 `asm_1` 数据框,请先定义并赋值。
<scroll-view @scrolltolower="scrollHandle" :lower-threshold="500">中lower-threshold失效触发不了scrolltolower事件怎办
出现这种情况可能是因为你设置的 `lower-threshold` 值过小,导致无法满足触发 `scrolltolower` 事件的条件。可以尝试将 `lower-threshold` 值增大一些,或者检查一下是否存在其他因素影响了滚动区域的高度,导致无法触发事件。另外,还可以尝试在 `scroll-view` 上添加 `scroll` 事件监听器,查看具体滚动事件的触发情况,以便更好地诊断问题所在。