Error in chol.default(sigma.u) : the leading minor of order 1 is not positive definite
时间: 2024-02-29 11:53:49 浏览: 21
这个错误通常表示你的协方差矩阵(covariance matrix)不是正定矩阵(positive definite matrix)。在进行某些统计分析时,需要使用正定矩阵,因此需要解决这个问题。解决这个问题的方法包括:
1. 检查协方差矩阵是否正确,是否存在缺失值或异常值。
2. 检查协方差矩阵的特征值(eigenvalues)是否都是正数。如果有负特征值,说明矩阵不是正定矩阵。
3. 尝试使用其他方法来估计协方差矩阵,如L1正则化方法等。
4. 如果协方差矩阵是由样本数据估计得到的,可以尝试增加样本量,或者使用其他的估计方法,如shrinkage方法。
相关问题
# basic model > model_basic <- nlme(wt ~ a*(1+b*exp(-k*t))^m, + data=df_phen_group, + fixed=a+b+k+m ~ 1, + random=a+k ~ 1, + start=c(155, 65, 2.5, 70)) Error in chol.default((value + t(value))/2) : the leading minor of order 2 is not positive definite >
这个报错通常是由于模型初始值的问题导致的。可以尝试修改初始值,或者检查数据是否有异常值等问题。如果初始值的选择不太明确,可以尝试使用其他优化算法(如全局优化算法)来寻找更好的初始值。例如,可以使用nls()函数来拟合基本模型,并使用其输出的参数作为初始值,如下所示:
```
# 使用nls()函数拟合基本模型,并获取参数估计值
basic_fit <- nls(wt ~ a*(1+b*exp(-k*t))^m,
data=df_phen_group,
start=list(a=155, b=65, k=2.5, m=70))
start_vals <- coef(basic_fit)
# 使用nlme()函数拟合基本模型,并使用nls()输出的参数作为初始值
model_basic <- nlme(wt ~ a*(1+b*exp(-k*t))^m,
data=df_phen_group,
fixed=a+b+k+m ~ 1,
random=a+k ~ 1,
start=start_vals)
```
在这里,我们首先使用nls()函数来拟合基本模型,并使用其输出的参数作为初始值。然后,我们使用nlme()函数来拟合基本模型,并使用nls()输出的参数作为初始值。这样就可以避免初始值选择不好导致的报错问题。
Demographic: • Sex: male or female(Nominal) • Age: Age of the patient;(Continuous - Although the recorded ages have been truncated to whole numbers, the concept of age is continuous) Behavioral • Current Smoker: whether or not the patient is a current smoker (Nominal) • Cigs Per Day: the number of cigarettes that the person smoked on average in one day.(can be considered continuous as one can have any number of cigarettes, even half a cigarette.) Medical( history) • BP Meds: whether or not the patient was on blood pressure medication (Nominal) • Prevalent Stroke: whether or not the patient had previously had a stroke (Nominal) • Prevalent Hyp: whether or not the patient was hypertensive (Nominal) • Diabetes: whether or not the patient had diabetes (Nominal) Medical(current) • Tot Chol: total cholesterol level (Continuous) • Sys BP: systolic blood pressure (Continuous) • Dia BP: diastolic blood pressure (Continuous) • BMI: Body Mass Index (Continuous) • Heart Rate: heart rate (Continuous - In medical research, variables such as heart rate though in fact discrete, yet are considered continuous because of large number of possible values.) • Glucose: glucose level (Continuous) Predict variable (desired target) • 10 year risk of coronary heart disease CHD (binary: “1”, means “Yes”, “0” means “No”)解释
这是一个描述心脏疾病风险的数据集,包括人口统计学信息(性别、年龄)、行为信息(是否吸烟、每日吸烟量)、医疗史信息(是否服用血压药、是否患有中风、是否患有高血压、是否患有糖尿病)和目标变量(10年冠心病风险)。其中,年龄、每日吸烟量、总胆固醇水平、收缩压、舒张压、身体质量指数、心率和血糖水平被认为是连续变量,其他变量被认为是名义变量。目标变量是二元变量,取值为0或1,表示在未来10年内是否有冠心病风险。
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