我正在使用一个非常大的数据集（1.016亿个单位替代）来估计一个相当简单的McFadden选择模型。我可以在Stata中使用asclogit命令来估计这个模型，但是当我尝试在R中使用mlogit包时，我得到了以下错误：

region1 <- mlogit(chosen ~ mean_log.wage + mean_log.rent + bornNear + Dim.1 + regionFE | 0,
                  shape= "long", chid.var = "chid", alt.var = "alternatives", data = ready)

Error in qr.default(na.omit(X)) : too large a matrix for LINPACK
Calls: mlogit ... model.matrix -> model.matrix.mFormula -> qr -> qr.default

字符串
如果我看一下qr.R的source code，很明显，相对于LINPACK的限制2，147，483，647，我的设计矩阵中的元素数量太大了。然而，LAPACK不存在这样的限制（至少我可以告诉你）。
从qr.R：

qr.default <- function(x, tol = 1e-07, LAPACK = FALSE, ...)
{
    x <- as.matrix(x)
    if(is.complex(x))
        return(structure(.Internal(La_qr_cmplx(x)), class = "qr"))
    ## otherwise :
    if(LAPACK)
        return(structure(.Internal(La_qr(x)), useLAPACK = TRUE, class = "qr"))
    ## else "Linpack" case:
    p <- as.integer(ncol(x))
    if(is.na(p)) stop("invalid ncol(x)")
    n <- as.integer(nrow(x))
    if(is.na(n)) stop("invalid nrow(x)")
    if(1.0 * n * p > 2147483647) stop("too large a matrix for LINPACK")
    ...

型
qr()似乎在mlogit的mFormula方法中被调用，当model.matrix被创建时，可能在checking NAs时。但是我不知道是否有一种方法可以将LAPACK = TRUE传递给mlogit，或者是否有一种方法可以跳过NA检查。
我希望@YvesCroissant能看到这一点。
正如我提到的，我可以在Stata中很好地估计这个模型，所以这不是资源的问题。