На что ссылается сообщение об ошибке «гессиан в единственном числе» при построении кадра без опознавательных знаков? - PullRequest
0 голосов
/ 10 октября 2019
WolvesModelB <- unmarkedFrameOccu(y=WolfDetMat3, siteCovs=Site.Covs.Wolves1B,
                                 obsCovs=list(site.SAL=site.SAL[,c("occ_1", "occ_2",    "occ_3",    "occ_4",    "occ_5",    "occ_6",    "occ_7",    "occ_8",    "occ_9",    "occ_10",   "occ_11",   "occ_12",   "occ_13",   "occ_14",   "occ_15",   "occ_16",   "occ_17",   "occ_18",   "occ_19",   "occ_20")],
                                             site.TAN=site.TAN[,c("occ_1",  "occ_2",    "occ_3",    "occ_4",    "occ_5",    "occ_6",    "occ_7",    "occ_8",    "occ_9",    "occ_10",   "occ_11",   "occ_12",   "occ_13",   "occ_14",   "occ_15",   "occ_16",   "occ_17",   "occ_18",   "occ_19",   "occ_20")],
                                             EFF=EFF[,c("occ_1",    "occ_2",    "occ_3",    "occ_4",    "occ_5",    "occ_6",    "occ_7",    "occ_8",    "occ_9",    "occ_10",   "occ_11",   "occ_12",   "occ_13",   "occ_14",   "occ_15",   "occ_16",   "occ_17",   "occ_18",   "occ_19",   "occ_20")]))           
m<-occu(~1~1, data=WolvesModelB)

> m.site2<-occu(~ site.SAL + site.TAN + EFF ~ 1, data=WolvesModelB)
Error: Hessian is singular.  Try providing starting values or using fewer covariates.
In addition: Warning message:
In truncateToBinary(y) :
  Some observations were > 1.  These were truncated to 1.
> m.VIL2<-occu(~ site.SAL + site.TAN + EFF ~ Vill_Dist, data=WolvesModelB)       
Error: Hessian is singular.  Try providing starting values or using fewer covariates.
In addition: Warning message:
In truncateToBinary(y) :
  Some observations were > 1.  These were truncated to 1.
> m.RAN2<-occu(~ site.SAL + site.TAN + EFF ~ Rang_Dist, data=WolvesModelB)       
Error: Hessian is singular.  Try providing starting values or using fewer covariates.
In addition: Warning message:
In truncateToBinary(y) :
  Some observations were > 1.  These were truncated to 1.
> m.LEP2<-occu(~ site.SAL + site.TAN + EFF ~ Lep_Det, data=WolvesModelB)
Warning message:
In truncateToBinary(y) :
  Some observations were > 1.  These were truncated to 1.

Как вы можете видеть в приведенном выше коде, я получаю сообщение об ошибке Hessian в единственном числе, когда я пытаюсь построить модели из моего безымянного фрейма занятости. Я спрашиваю, что именно относится к сообщению об ошибке? Я попытался использовать меньше ковариат, и ничего не изменилось, и я действительно не знаю, что означает R, когда он говорит, попробуйте предоставить начальные значения.

Добро пожаловать на сайт PullRequest, где вы можете задавать вопросы и получать ответы от других членов сообщества.
...