. sem (Y <- X/(beta1*X + beta2)) (X <- Y), covs(cov_matrix), optimization(bfgs) invalid 'optimization'

这个错误提示表示在运行 sem 函数时，'optimization' 参数不正确。具体来说，你指定了 'optimization' 为 'bfgs'，但是 sem 函数不支持使用 'bfgs' 作为优化算法。

sem 函数默认使用 ML（最大似然）算法进行优化，如果你想使用其他优化算法，可以将 'optimization' 参数设置为 'nlminb' 或 'optim'。例如：

sem(Y <- X/(beta1*X + beta2), X <- Y, covs=cov_matrix, optimization = 'nlminb')

这样就会使用 'nlminb' 算法进行优化。如果你想使用 'optim' 算法，可以将 'optimization' 参数设置为一个包含优化算法参数的列表，例如：

sem(Y <- X/(beta1*X + beta2), X <- Y, covs=cov_matrix, optimization = list(method = 'BFGS'))

这里将 'optimization' 参数设置为一个包含 'method' 参数的列表，使得 sem 函数使用 'BFGS' 算法进行优化。注意，这里使用的是 'optim' 函数中的参数，而不是 sem 函数自己的参数。

相关问题

. sem (Y <- X/(beta1*X + beta2)) (X <- Y), covs(cov_matrix) optimization(bfgs) '/' not allowed in varlist

The error message is indicating that the forward slash ("/") is not allowed in the variable list.

It seems like you are trying to specify a formula using the sem function, where Y is a function of X. However, the formula you provided seems to be incorrect.

Here's an example of how you can use the sem function to specify a model where Y is a function of X:

sem_model <- sem(Y ~ beta1*X + beta2, covs = cov_matrix, data = your_data)

In this example, `Y` is the dependent variable, and it is modeled as a function of `X` with coefficients `beta1` and `beta2`. `cov_matrix` is the covariance matrix of the variables, and `your_data` is the dataset where these variables are measured.

Note that the optimization method `bfgs` is not specified in this example, but you can include it as an argument to the sem function if you wish to use this method.

. sem(Y <- X/(beta1*X + beta2), X <- Y, covs=cov_matrix, optimization = list(method = 'BFGS')) '/' not allowed in varlist

这个错误通常是因为在使用`sem()`函数时，变量名中包含了斜杠（/）或点号（.）等特殊字符。这些字符可能会与SEM模型语法中的运算符发生冲突。

为了解决这个问题，可以尝试使用`make.names()`函数将变量名中的特殊字符替换为下划线或其他有效字符。例如：

# 使用 make.names() 函数替换变量名中的斜杠和点号
names(cov_matrix) <- make.names(names(cov_matrix))

# 运行 SEM 模型
sem(Y <- X/(beta1*X + beta2), X <- Y, covs=cov_matrix, optimization = list(method = 'BFGS'))

这样，就可以避免变量名中的特殊字符导致的错误。