fa.parallel(phi_matrix,n.obs=25000,fa = 'both', fm='ml', n.iter = 100) In smc, smcs > 1 were set to 1.0 In smc, smcs < 0 were set to .0 In smc, smcs > 1 were set to 1.0 In smc, smcs < 0 were set to .0 Error in optim(start, FAfn, FAgr, method = "L-BFGS-B", lower = 0.005, : L-BFGS-B needs finite values of 'fn' In addition: Warning message: In log(e) : NaNs produced
时间: 2024-04-15 18:25:07 浏览: 32
这个错误提示表明在运行因子分析时发生了问题。
首先,关于警告信息`In smc, smcs > 1 were set to 1.0` 和 `In smc, smcs < 0 were set to .0`,这是因为在计算样本相关矩阵时,相关系数超过了1或小于0。为了确保模型的有效性,这些超出范围的相关系数被截断到0和1之间。
然而,主要的错误信息是`Error in optim(start, FAfn, FAgr, method = "L-BFGS-B", lower = 0.005, : L-BFGS-B needs finite values of 'fn'`和`Warning message: In log(e) : NaNs produced`。这表明在使用优化算法进行因子分析时出现了问题,可能是因为目标函数的结果包含了无穷大或NaN(不是一个数字)。
这些错误可能是由于数据中存在缺失值、变量之间的共线性、或者模型设置不当等原因导致的。建议您检查数据是否完整且没有缺失值,并尝试排除共线性问题。您还可以尝试调整模型设置,如修改优化算法、增加迭代次数等。
如果问题仍然存在,请提供更多关于数据和代码的细节,以便更深入地帮助您解决问题。
相关问题
fa.parallel中的n.obs怎么确定
在R语言的因子分析(factor analysis)中,fa.parallel函数用于估计因子数量。其中的n.obs参数用于确定因子数量的上限。n.obs参数表示因子分析中观测数据的样本大小(即观测数量),它是一个可选参数。
在使用fa.parallel函数时,可以根据数据集的样本大小来设置n.obs参数的值。一般来说,较大的样本大小可以支持更高的因子数量,而较小的样本大小则通常需要限制因子数量。通常建议将n.obs设置为样本大小的约10倍。例如,如果数据集有100个观测,可以将n.obs设置为1000。
需要注意的是,n.obs仅仅是用于确定因子数量的上限,实际选择最终的因子数量还需要根据其他方法和指标来进行评估和决定,比如解释方差比例、因子载荷等。
R语言 fa.parallel函数的 n.obs参数是什么意思
`fa.parallel` 是 R 语言中一个用于因子分析并行分析的函数,其中 `n.obs` 参数表示在分析中使用的观测值数量。因子分析是一种统计方法,用于发现在一组观测变量中的潜在因子,以便将这些变量降维为较少的几个因子。在 `fa.parallel` 函数中,`n.obs` 参数用于指定在因子分析中使用的观测值的数量。如果没有指定此参数,则默认使用数据集中的所有观测值。