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lme4 :: lmerは「固定効果モデルの行列のランクが不足しています」と報告しますが、修正が必要ですか？

残りの列を予測子として_F2_difference_を予測する混合効果モデルを実行しようとしていますが、というエラーメッセージが表示されます

固定効果モデルの行列はランクが不足しているため、7列/係数を削除します。

このリンクから、 固定効果モデルはランク不足です 、RパッケージfindLinearCombosでcaretを使用する必要があると思います。ただし、findLinearCombos(data.df)を試すと、エラーメッセージが表示されます

Qr.default（object）のエラー：外部関数呼び出しのNA/NaN/Inf（arg 1）さらに：警告メッセージ：qr.default（object）の：強制によって導入されたNA

データにNAがありません-これは何が原因ですか？ （答えがさまざまな明白な場合ごめんなさい-私はRに新しいです）。

私が予測しようとしている数値を除くすべてのデータは要因です。これが私のデータの小さなサンプルです。

_sex <- c("f", "m", "f", "m")
nasal <- c("TRUE", "TRUE", "FALSE", "FALSE")
vowelLabel <- c("a", "e", "i", "o")
speaker <- c("Jim", "John", "Ben", "Sally")
Word_1 <- c("going", "back", "bag", "back")
type <- c("coronal", "coronal", "labial", "velar")
F2_difference <- c(345.6, -765.8, 800, 900.5)
data.df <- data.frame(sex, nasal, vowelLabel, speaker,
                      Word_1, type, F2_difference
                      stringsAsFactors = TRUE)
_

編集：役立つ場合は、さらにコードをいくつか示します。

_formula <- F2_difference ~ sex + nasal + type + vowelLabel + 
           type * vowelLabel + nasal * type +
           (1|speaker) + (1|Word_1)

lmer(formula, REML = FALSE, data = data.df)
_

エディター編集：

OPは、読者に対してlmerでモデルを実際に実行できるほど十分な数のテストデータを提供しませんでした。しかし、これはそれほど大きな問題ではありません。これはまだ非常に良い投稿です！

rregressionlinear-regressionlme4mixed-models
16
Lisa

この response は、ランクの欠陥とは何か、考えられる原因は何かを説明する上で優れた仕事をします。

Viz：

  1. データが少なすぎる：n個未満のデータポイントでn個のパラメーターを一意に推定することはできません
  2. 複製されたポイントが多すぎます。
  3. 間違った場所の情報。
  4. 複雑なモデル（変数が多すぎる）
  5. 単位とスケーリング
  6. 数値の変動：12.001対12.005および44566対44555
  7. データ精度：倍精度変数にも制限があります
4
Mox