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私は自己構築型インタラクション変数を使ってlmeを取得しようとしています。事後分析に必要なものが必要です。私はこのエラーを知ったR：自己構築型のインタラクション変数を使用するときにlme {nlme}を得ることができません
Error in MEEM(object, conLin, control$niterEM) :
Singularity in backsolve at level 0, block 1
何も今のところ、私は問題を解決するために助けない：
library(nlme)
# construct fake dataset
obsr <- 100
dist <- rep(rnorm(36), times=obsr)
meth <- dist+rnorm(length(dist), mean=0, sd=0.5); rm(dist)
meth <- meth/dist(range(meth)); meth <- meth-min(meth)
main <- data.frame(meth = meth,
cpgl = as.factor(rep(1:36, times=obsr)),
pbid = as.factor(rep(1:obsr, each=36)),
agem = rep(rnorm(obsr, mean=30, sd=10), each=36),
trma = as.factor(rep(sample(c(TRUE, FALSE), size=obsr, replace=TRUE), each=36)),
depr = as.factor(rep(sample(c(TRUE, FALSE), size=obsr, replace=TRUE), each=36)))
# check if all factor combinations are present
# TRUE for my real dataset; Naturally TRUE for the fake dataset
with(main, all(table(depr, trma, cpgl) >= 1))
# construct interaction variables
main$depr_trma <- interaction(main$depr, main$trma, sep=":", drop=TRUE)
main$depr_cpgl <- interaction(main$depr, main$cpgl, sep=":", drop=TRUE)
main$trma_cpgl <- interaction(main$trma, main$cpgl, sep=":", drop=TRUE)
main$depr_trma_cpgl <- interaction(main$depr, main$trma, main$cpgl, sep=":", drop=TRUE)
# model WITHOUT preconstructed interaction variables
form1 <- list(fixd = meth ~ agem + depr + trma + depr*trma + cpgl +
depr*cpgl +trma*cpgl + depr*trma*cpgl,
rndm = ~ 1 | pbid,
corr = ~ cpgl | pbid)
modl1 <- nlme::lme(fixed=form1[["fixd"]],
random=form1[["rndm"]],
correlation=corCompSymm(form=form1[["corr"]]),
data=main)
# model WITH preconstructed interaction variables
form2 <- list(fixd = meth ~ agem + depr + trma + depr_trma + cpgl +
depr_cpgl + trma_cpgl + depr_trma_cpgl,
rndm = ~ 1 | pbid,
corr = ~ cpgl | pbid)
modl2 <- nlme::lme(fixed=form2[["fixd"]],
random=form2[["rndm"]],
correlation=corCompSymm(form=form2[["corr"]]),
data=main)
最初のモデルは、第2のモデルは私に次のエラーを与えるのに対し、何の問題もなくフィットします。しかし、その解決法はおそらくかなり簡単です。
誰かが私を助けることができますか？前もって感謝します！
EDIT 1：
私が実行します。
modl3 <- lm(form1[["fixd"]], data=main)
modl4 <- lm(form2[["fixd"]], data=main)
要約がmodl3とは対照的に（自己構築の相互作用変数を持つ）modl4は、より多くの予測因子を示していることを明らかにしました。 4であるが3ではなく、すべてが係数としてNAを示す。問題はそのため間違いEDIT 2
...私は相互作用変数を作成する方法の範囲内にある：私は「手で」対話変数を作成した一方で
（主にpaste()とgrepl()） - 今はうまくいくようです。しかし、私はまだinteraction()機能を使用して私がそれを実現できた方法に興味があります。