. ridgereg d I pd pt k [in] model(grr1) [weights(e2)] weights not allowed

`ridgereg`函数是R中的一个用于岭回归分析的工具，它通常用于处理线性回归中的多重共线性问题。`d`、`I`、`pd`、`pt`和`k`等可能是输入数据的部分描述符，如截距项、主成分得分、部分得分矩阵等。`model(grr1)`表示你想要执行的是广义最小二乘估计（Generalized Reduced Rank Regression，简称GRR1），这是一种特殊的岭回归形式。

然而，`weights(e2)`似乎是一个错误的选项，因为`weights`参数在这个命令中通常是用于指定权重变量，但`e2`不是一个合法的权重类型。在`ridgereg`中，常用的权重类型包括`yh`（残差平方和）、`yh2`（hat值）和`abse`（绝对误差）。如果你有特定的数据情况想用到某种非标准的权重，可能需要查阅文档或咨询相关的R论坛。

正确的使用示例可能会是：

ridge_fit <- ridgereg(d ~ I(pd) + pt + k, data = my_dataset, model = "grr1")

这里假设`d`, `pd`, `pt`, 和 `k`是你数据集中的变量，并且它们将作为岭回归的自变量。

相关问题

CGK、GRR的测量手法

CGK和GRR是两种不同的测量系统分析方法，它们采用不同的测量手法。

1. CGK（Capability Gauge Study）的测量手法：
- 收集一组样本数据。
- 对每个样本进行多次测量，通常建议至少重复5次。
- 分析每个样本的平均值、标准偏差等统计指标。
- 计算每个样本的偏倚（Bias）、稳定性（Stability）和线性度（Linearity）等指标。
- 综合评估测量系统的能力，可以使用CGK指数或其他指标来衡量。

2. GRR（Gauge Repeatability and Reproducibility）的测量手法：
- 准备一批零件或样品。 - 邀请一组操作者进行测量，通常建议至少3个操作者。
- 每个操作者对每个零件进行多次测量，通常建议至少重复3次。
- 收集并记录测量数据。
- 使用统计方法计算重复性（Repeatability）和再现性（Reproducibility）指标，如方差分析（ANOVA）等。
- 根据计算结果评估测量系统的一致性和重复性。

这些测量手法都需要严格控制实验条件，并进行统计分析来评估测量系统的性能。选择合适的测量手法取决于具体的测量要求和系统特点。

CGK、GRR的计算公式

CGK（Capability Gauge Study）和GRR（Gauge Repeatability and Reproducibility）的计算公式如下：

CGK的计算公式：
CGK = (Tolerance / 6σ)

其中，Tolerance表示规格范围的宽度，即上限（USL）减去下限（LSL），σ表示测量数据的标准偏差。

GRR的计算公式：
GRR = √(MSR - MSA)
MSR = Variance of the Repeatability (重复性的方差)
MSA = Variance of the Reproducibility (再现性的方差)

对于GRR，需要先计算出重复性和再现性的方差（MSR和MSA），然后将其相减，再取平方根得到GRR的值。

这些公式用于评估测量系统的能力和一致性，需要根据实际情况收集样本数据，并进行相应的统计分析计算。