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：
1. 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), ]

2. 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。
3. 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.

r语言 bkmr模型

Bkmr模型是一种基于贝叶斯框架的统计模型，用于探究环境暴露对健康影响的机制。它可以同时考虑多个环境暴露因素的影响，并且可以探究暴露因素之间的交互作用。R语言中有一个叫做bkmr的包可以用来实现这个模型。

1. Bkmr模型的原理是什么？
2. R语言中有哪些其他的用于探究环境暴露影响的包？
3. Bkmr模型在哪些领域有应用？