我正尝试用这些数据运行一个lme模型：
tot_nochc=runif(10,1,15)
cor_partner=factor(c(1,1,0,1,0,0,0,0,1,0))
age=runif(10,18,75)
agecu=age^3
day=factor(c(1,2,2,3,3,NA,NA,4,4,4))
dt=as.data.frame(cbind(tot_nochc,cor_partner,agecu,day))
attach(dt)
corpart.lme.1=lme(tot_nochc~cor_partner+agecu+cor_partner *agecu,
random = ~cor_partner+agecu+cor_partner *agecu |day,
na.exclude(day))我得到这个错误代码：
未通过默认值（列表（或合作伙伴= c（1 L，1 L，2L，1 L，1 L，1 L，：对象中缺少值
我知道在论坛上也有类似的问题。但是，在我的情况下：
- cor_partner没有缺失值;
- 整个对象被编码为一个因子（至少从全局环境显示的内容来看）。
我可以用na.action排除那些NA值，但我更想知道函数为什么阅读缺失值--以确切地理解数据发生了什么。
4条答案
按热度按时间fsi0uk1n1#
tl;dr你必须一次在整个 Dataframe 上使用
na.exclude()（或其他），这样剩下的观测值就可以在变量之间保持匹配...现在试试：
我们得到收敛错误和警告，但我认为这是因为我们使用了一个很小的虚构数据集，其中没有足够的信息，而不是因为代码的任何固有问题。
3mpgtkmj2#
randomForest软件包具有na.roughfix函数，该函数“* 通过中位数/众数估算缺失值 *”您可以按如下方式使用它
ee7vknir3#
如果您的数据包含NA或缺失值，您可以使用此方法，它将传递与数据集中完全相同的数据。
bejyjqdl4#
另一种可能的解决方案是使用
data <- na.omit(train)，这将允许您轻松地传递数据。