. 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。