我尝试使用mvabund包中的manyglm函数来测试我的三个实验因子（参见example_data1.csv）是否会影响多变量数据集（在同一实验单元上测量的5个变量，参见example_data2.csv）。所有数据都是正的、连续的数值变量。解释变量是因子。以下是示例数据集：（https://github.com/dwarton/mvabund/issues/117）
我运行的代码是：

data1<-read.csv("example_data1.csv")%>%
column_to_rownames(var = "obs")%>%
as.matrix()
data2<-read.csv("example_data2.csv")

manyglm

set.seed(210)
mod1 <- manyglm(data1 ~ factor1 * factor2 * factor3,
family=Gamma(link = "log"),
data=data2
)

当family = Gamma时，我得到以下错误：

Error in if (any(z$var.est == 0)) { :
missing value where TRUE/FALSE needed

所有单变量关系都很好：

model<-glm(variable1~ factor1 x factor2 x factor3, family=Gamma(link = "log"),data = data).

我认为这可能与这里详细描述的估计有关：https://github.com/dwarton/mvabund/issues/91
我想知道是否有人遇到过类似的问题，他们是如何解决的。
其他分布（负二项分布，possion分布）工作/运行，但它们不是我的数据的正确分布。我还尝试了family =“tweedie”（这可能适合我的数据），因为根据mvabund文档，这应该可以工作：https://environmentalcomputing.net/statistics/glms/glm-2/，但根据CRAN文档不支持。
我还尝试了manyglm（）模型，每个因素都是单独的，似乎是因素2导致了这个问题。