R语言In qf(1 - 0.01, p, n1 + n2 - p - 1) : 产生了NaNs这个报错什么意思

这个错误提示意味着在运行 qf 函数时，产生了 NaN（Not a Number）值。NaN 是一种特殊的数字，通常表示某个数学运算的结果无法表示为有限数字。在这种情况下，qf 函数无法计算给定参数的分位数，并返回 NaN 值。可能的原因包括输入参数有误、过度缺失或数值不稳定等。建议检查输入参数是否正确，并确保数据的质量和数值稳定性。

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> fa.parallel(cormat1,n.obs=25000,fa = 'both', fm='ml', n.iter = 100) In smc, smcs > 1 were set to 1.0 In smc, smcs < 0 were set to .0 In smc, smcs > 1 were set to 1.0 In smc, smcs < 0 were set to .0 Error in optim(start, FAfn, FAgr, method = "L-BFGS-B", lower = 0.005, : L-BFGS-B needs finite values of 'fn' In addition: Warning message: In log(e) : NaNs produced

根据您提供的代码和错误信息，看起来您正在尝试使用因子分析（factor analysis）进行数据分析。然而，出现了一些错误和警告。

首先，错误信息"Error in optim(start, FAfn, FAgr, method = "L-BFGS-B", lower = 0.005, : L-BFGS-B needs finite values of 'fn'"表明在优化过程中出现了问题。可能是由于某些值导致了无限或非数（NaN）的结果，从而导致优化失败。这可能与您的数据或模型设定有关。

其次，警告信息"In smc, smcs > 1 were set to 1.0"和"In smc, smcs < 0 were set to .0"表示在计算相关矩阵时，一些相关系数超出了合理的范围（大于1或小于0），因此被修正为1或0。这可能是由于数据中的异常值或错误导致的。

为了解决这些问题，您可以尝试以下步骤：

1. 检查数据：确保数据没有缺失值、异常值或其他错误。可以使用summary()函数查看数据的统计摘要，并进行必要的数据清理和转换。

2. 检查模型设定：确认您在因子分析函数中使用的参数设置是否正确，并根据数据和研究背景进行调整。例如，检查相关矩阵计算方法（fm参数）和优化算法（method参数）的选择是否合适。

3. 调整样本大小：根据警告信息中的n.obs参数，尝试减小样本大小。将样本大小设置为适当的值，以避免出现数值计算问题。

4. 调整模型：根据数据和领域知识对模型进行调整。可能需要调整因子数量、旋转方法、因子载荷阈值等。

如果问题仍然存在，您可能需要进一步检查代码和数据，或者尝试其他的因子分析方法或软件包。

In mean.fxn(object[features, cells.1, drop = FALSE]) : NaNs produced

这个错误信息的意思是：在 mean.fxn 函数中，出现了 NaN (Not a Number) 值，导致产生错误。

NaN 是一种特殊的数值，表示不是数字，通常用于表示某些计算结果不存在或不是有意义的数字。出现 NaN 值通常意味着在代码中存在某些问题，需要检查和修复。

如果想了解更多关于 NaN 的信息，可以在网上搜索或询问关于数学计算的相关资料。