coef/vcov not consistent with basis matrix. See help(crosspred) >

这个错误通常出现在使用交叉验证时，当基础矩阵与系数/方差协方差矩阵不一致时会出现此错误。可能的原因是，您在交叉验证之前对数据进行了某种变换或处理，导致基础矩阵与系数/方差协方差矩阵不再匹配。

解决此问题的方法之一是确保在交叉验证之前对数据进行的任何变换或处理都应用于基础矩阵和系数/方差协方差矩阵。另外，您也可以尝试使用不同的交叉验证函数或库来解决此问题。如果问题仍然存在，请查看相关函数或库的文档，以了解更多关于该错误的信息和解决方案。

相关问题

coef/vcov not consistent with basis matrix

这问题涉及到线性回归模型的系数估计和方差协方差矩阵的计算。在线性回归模型中，我们通常使用最小二乘法来估计模型的系数，而估计出来的系数的方差协方差矩阵则可以通过计算残差的方差和自由度来得到。

然而，在使用基函数来扩展线性回归模型时，如果基函数不是正交的，那么就会出现问题。因为这会导致系数的估计和方差协方差矩阵的计算不再一致。这是因为使用非正交的基函数会导致最小二乘法估计的系数在不同的基函数下有不同的权重，从而影响方差协方差矩阵的计算。

解决这个问题的方法之一是使用正交的基函数，比如Legendre多项式或者Chebyshev多项式。这些基函数具有良好的正交性质，可以避免系数估计和方差协方差矩阵计算不一致的问题。另外，还可以使用奇异值分解（SVD）来得到正交的基函数。

我在使用dlnm模型时，R软件报错如下：coef/vcov not consistent with basis matrix. See help(crosspred) >

这个错误通常出现在使用dlnm包进行时空分析时，当基础矩阵与系数/方差协方差矩阵不一致时会出现此错误。可能的原因是，您在进行数据处理或模型拟合之前对数据进行了某种变换或处理，导致基础矩阵与系数/方差协方差矩阵不再匹配。

解决此问题的方法之一是确保在进行数据处理或模型拟合之前对数据进行的任何变换或处理都应用于基础矩阵和系数/方差协方差矩阵。此外，您也可以尝试使用不同的基础矩阵或调整模型参数来解决此问题。如果问题仍然存在，请查看相关函数或包的文档，以了解更多关于该错误的信息和解决方案。您也可以尝试在R语言的技术社区（如Stack Overflow）上寻求帮助。