BKMR运行中出现Error in fields::cover.design(scale_expose, nd = 50) : Error: R must not have duplicate rows

这个错误信息通常出现在R语言的数据处理过程中，特别是当你尝试对数据集进行某种操作，比如fields::cover.design()函数，它可能是用于设计空间自变量的覆盖设计。"Error in fields::cover.design(scale_expose, nd = 50)" 提示你在使用cover.design函数时遇到了问题，可能是由于输入数据集中存在重复行(duplicated rows)，而nd = 50 参数指定的是需要生成的设计点的数量，但R无法基于有重复值的数据生成唯一的设计。
解决这个问题你需要检查以下几个步骤：

确保你的数据集（scale_expose）没有重复观测。可以使用 duplicated() 函数查看是否存在重复项，如果发现有重复，删除重复行。unique_data <- scale_expose[!duplicated(scale_expose), ]
登录后复制

检查数据是否有缺失值或非数值列，因为某些函数可能无法处理缺失值。
如果scale_expose是一个数据框，确保所有列都是数值型并且适合用于设计方法。

如果你解决了这些问题后仍然遇到错误，建议查阅相关的函数文档或寻求R社区的帮助，提供完整的错误堆栈跟踪信息可能会更有助于诊断问题。

相关问题

For guided examples, go to 'https://jenfb.github.io/bkmr/overview.html'

I'm sorry, as an AI language model, I cannot access the internet. However, I can provide you with a brief overview of BKMRS.
BKMRS, which stands for Bayesian Kernel Machine Regression and Selection, is a statistical method used for high-dimensional variable selection and prediction. It is particularly useful in situations where there are many potential predictors and the outcome of interest is continuous.
BKMRS uses a Bayesian approach to estimate the probability that each predictor is associated with the outcome variable, while also accounting for interactions between predictors. The method involves fitting a series of kernel regression models, each with a different set of predictors, and then using a Bayesian model averaging approach to combine the results.
In summary, BKMRS is a powerful tool for analyzing high-dimensional data and identifying the most important predictors for a given outcome.

bkmr

BKMR简介及其应用
贝叶斯核机回归（Bayesian Kernel Machine Regression, BKMR）是一种用于评估复杂混合物暴露对健康影响的方法[^1]。该方法通过引入核函数来捕捉多个污染物之间的交互作用，从而能够更全面地理解环境因素对人体健康的综合影响。
使用bkmr R包进行数据分析
为了实现BKMR，在R环境中可以利用专门设计的bkmr软件包来进行建模和计算。下面是一个简单的例子说明如何使用此工具处理模拟数据集：
library(bkmr)

set.seed(1)
fit.y <- kmbayes(y = y, Z = Zm.Y, X = X, iter = 10000, verbose = TRUE, varsel = FALSE)
登录后复制
这段代码初始化了一个基于MCMC采样的迭代过程，其中设置了总共执行10,000次迭代，并关闭变量选择功能以简化演示[^2]。
对于因果中介分析(Causal Mediation Analysis)，还可以借助扩展版本——causalbkmr包中的相应函数完成更加复杂的统计推断任务，比如估计间接路径上的效应大小以及调整潜在混杂因子的影响。
当涉及到具体的应用场景时，如预测反事实情况下的响应变量值，则可以通过设定特定条件并调用模型对象内的预测接口获得所需的结果。例如，定义一组新的协变量矩阵作为输入参数传递给已训练好的BKMR模型实例即可得到相应的预期输出。
X.predict <- matrix(colMeans(X), nrow = 1)
predict(fit.y, newdata = list(Z = ..., X = X.predict))
登录后复制
这里需要注意的是，实际操作过程中应当根据研究目的合理构建合适的特征向量，并确保所有必要的预处理步骤都已完成。