我在使用dlnm模型时,R软件报错如下:coef/vcov not consistent with basis matrix. See help(crosspred) >
时间: 2023-12-11 07:02:34 浏览: 164
这个错误通常出现在使用dlnm包进行时空分析时,当基础矩阵与系数/方差协方差矩阵不一致时会出现此错误。可能的原因是,您在进行数据处理或模型拟合之前对数据进行了某种变换或处理,导致基础矩阵与系数/方差协方差矩阵不再匹配。
解决此问题的方法之一是确保在进行数据处理或模型拟合之前对数据进行的任何变换或处理都应用于基础矩阵和系数/方差协方差矩阵。此外,您也可以尝试使用不同的基础矩阵或调整模型参数来解决此问题。如果问题仍然存在,请查看相关函数或包的文档,以了解更多关于该错误的信息和解决方案。您也可以尝试在R语言的技术社区(如Stack Overflow)上寻求帮助。
相关问题
dlnm模型的r语言实现
dlnm模型在R语言中有一个专门的软件包来实现,该软件包名为dlnm。这个软件包包含了一系列用于指定和解释分布式滞后线性(DLM)和非线性(DLNM)模型的函数。它允许在时间序列数据中应用DLNM框架,并可以与广义线性模型(GLM)、广义加法模型(GAM)或基于广义估计方程的模型(GEE)等模型结合使用。目前,DLNM在R语言中需要等距、完整和有序的数据来进行实现。因此,如果你想在R语言中使用dlnm模型,你可以安装并加载dlnm软件包,并使用其中的函数来指定和拟合你所需的模型。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [dlnm:R封装dlnm](https://download.csdn.net/download/weixin_42138716/18372413)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [R语言分布滞后线性和非线性模型(DLNM)分析空气污染(臭氧)、温度对死亡率时间序列数据的影响](https://blog.csdn.net/qq_19600291/article/details/120717953)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]
写一个R语言 分布滞后非线性DLNM模型代码
好的,以下是一个简单的R语言分布滞后非线性DLNM模型代码:
```R
# 载入所需的库
library(dlnm)
# 导入数据
data("data1")
# 创建分布滞后模型
dlnm_model <- dlnm(temp, lag = 4, season = "ns", trend = "ns")
# 创建非线性模型
nonlinear_model <- lm(death ~ ns(date, 4) + s(humidity, bs = "cs"))
# 将分布滞后模型和非线性模型结合起来,创建DLNM模型
dlnm_nonlinear_model <- crossbasis(nonlinear_model, dlnm_model)
# 对模型进行评估
summary(dlnm_nonlinear_model)
# 使用所建立的模型进行预测
prediction <- predict(dlnm_nonlinear_model, newdata = data.frame(temp = 25, humidity = 60, date = as.Date("2021-01-01")))
```
这是一个简单的代码示例,具体实现还需要根据具体问题进行定制化开发。