R语言Error in eigen(rm1) : 'x'里有无穷值或遗漏值

这个错误提示意味着您正在尝试使用`eigen()`函数计算一个矩阵的特征值和特征向量，但该矩阵中包含无限值（Inf）或缺失值（NA）。

要解决此问题，您需要检查数据并确保其中没有这些值。您可以使用`is.na()`和`is.infinite()`函数来检查矩阵中是否包含缺失值和无限值。如果您找到了这些值，您可以使用`is.na()`和`is.infinite()`函数来将它们替换为适当的值或删除包含这些值的行或列，例如：

# 将无限值替换为0
x[is.infinite(x)] <- 0

# 删除包含缺失值或无限值的行
x <- x[complete.cases(x), ]

完成这些步骤后，您应该能够使用`eigen()`函数来计算矩阵的特征值和特征向量。

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Error in eigen(rm1) : 'x'里有无穷值或遗漏值

这个错误提示意味着您正在尝试使用`eigen()`函数计算一个矩阵的特征值和特征向量，但该矩阵中包含无限值（Inf）或缺失值（NA）。

要解决此问题，您需要检查数据并确保其中没有这些值。您可以使用`is.na()`和`is.infinite()`函数来检查矩阵中是否包含缺失值和无限值。如果您找到了这些值，您可以使用`is.na()`和`is.infinite()`函数来将它们替换为适当的值或删除包含这些值的行或列，例如：

# 将无限值替换为0
x[is.infinite(x)] <- 0

# 删除包含缺失值或无限值的行
x <- x[complete.cases(x), ]

完成这些步骤后，您应该能够使用`eigen()`函数来计算矩阵的特征值和特征向量。

D:\ZBY\ZBYQT\VarTst\main.cpp:41: error: cannot convert 'const Eigen::Product<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, const Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, -1, false> >, Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, 1>, -1, 1, false>, 0>' to 'Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 1>::Scalar {aka double}' in assignment y_new(i) = Y(Y.rows() - 1, 0) * X.block(X.rows() - k + i - 1, 0, 1, Y.cols()) * beta.segment(i * Y.cols(), Y.cols()); ^

这个错误是由于类型不匹配导致的，原因是在计算y_new时，表达式的类型被推断为一个Eigen Product对象，而不能直接赋值给y_new的元素，需要通过调用Product的value()方法来获取结果。下面是修改后的代码：

#include <iostream>
#include <vector>
#include <Eigen/Dense> //需要Eigen库支持

using namespace std;
using namespace Eigen;

int main() {
    //数据准备
    vector<vector<double>> data = {{1.0, 2.0, 3.0}, {4.0, 5.0, 6.0}, {7.0, 8.0, 9.0}, {10.0, 11.0, 12.0}}; //4个时间点，3个变量

    //将数据转化为Eigen矩阵
    MatrixXd X(data.size(), data[0].size());
    for(int i = 0; i < data.size(); i++) {
        for(int j = 0; j < data[0].size(); j++) {
            X(i, j) = data[i][j];
        }
    }

    //VAR模型拟合
    int k = 3; //时间滞后期数
    MatrixXd Y = X.block(k, 0, X.rows() - k, X.cols()); //因变量矩阵
    MatrixXd X_lag(k * Y.rows(), Y.cols() * (k + 1)); //滞后变量矩阵
    for(int i = 0; i < Y.rows(); i++) {
        for(int j = 0; j <= k; j++) {
            if(j == 0) {
                X_lag.block(i * k, j * Y.cols(), k, Y.cols()) = MatrixXd::Identity(k, Y.cols()) * Y(i, 0);
            } else {
                X_lag.block(i * k, j * Y.cols(), k, Y.cols()) = Y.block(i, 0, 1, Y.cols()) * X.block(i + k - j, 0, 1, Y.cols());
            }
        }
    }
    VectorXd beta = (X_lag.transpose() * X_lag).inverse() * X_lag.transpose() * Y.col(0); //回归系数

    //预测
    VectorXd y_new(k);
    for(int i = 0; i < k; i++) {
        if(i == 0) {
            y_new(i) = beta(0);
        } else {
            y_new(i) = (Y.row(Y.rows() - 1) * X.block(X.rows() - k + i - 1, 0, 1, Y.cols()).transpose() * beta.segment(i * Y.cols(), Y.cols())).value();
        }
    }

    //输出结果
    cout << "Coefficients: " << beta.transpose() << endl;
    cout << "Predicted values: " << y_new.transpose() << endl;

    return 0;
}

在这个修改后的代码中，我们使用了Product对象的value()方法来获取表达式的结果，并将其赋值给y_new的元素。