运算因错误中止,原因:Error in contrasts<-(*tmp*, value = contr.funs[1 + isOF[nn]]) :对比只适用于有两个或多于两个层次的因子
【报错原因】 变量选择有问题,不可以是字符串,必须是0和1的二分类变量 【解决方法】 更换因变量
Error in strsplit(var_independent_raw, “,”) : non-character argument
【报错原因】 没选参数 【解决方法】 补全参数
Error in model.frame.default(Terms, newdata, na.action = na.action, xlev = object$xlevels) :因子pathology_T_stage里出现了新的层次t1a
【报错原因】 Bootstrap 采样出现问题 【解决方法】 建议更换变量或者取消使用Bootstrip
Error in names(.cols) <- grp.levels :'names' attribute [33] must be the same length as the vector [31]
【报错原因】 Total KM 曲线绘图颜色出现问题 【解决方法】 如果想要total的KM曲线,建议减少变量
Error in pre_process_did(yname = yname, tname = tname, idname = idname, :There is no available never-treated group
【报错原因】 干预变量不符合规定 【解决方法】 建议检查干预变量或重新选择
Error in plm.fit(data, model = models[1L], effect = effect) : empty model
【报错原因】 数据不符合分析,可能不符合面板数据 【解决方法】 建议重新选择各个参数变量或换数据
Error in rmst2(subWD[, var_time], subWD[, var_dependent], subWD[, var_independent], :object ‘NOTE’ not found
【报错原因】 生存状态和ARM变量选择有误 【解决方法】 检查并重新选择生存状态和ARM变量
Error in glmnet(x, y, family = “gaussian”, alpha = 1, nlambda = lambda_values) :x should be a matrix with 2 or more columns
【报错原因】 自变量只选择一个,需要2个以上 【解决方法】 选择二个以上的自变量
Error in glmnet(x, y, family = “binomial”, alpha = 1, nlambda = lambda_values) :x has missing values; consider using makeX() to impute them
【报错原因】 选择变量里含有空缺值 【解决方法】 建议将变量的空缺值进行插补
Error in glmnet(x, y, family = “gaussian”, alpha = 1, nlambda = lambda_values) :x should be a matrix with 2 or more columns
【报错原因】 自变量只选择一个,需要2个以上 【解决方法】 选择二个以上的自变量
Error in glmnet(x, y, family = “binomial”, alpha = 1, nlambda = lambda_values) :x has missing values; consider using makeX() to impute them
【报错原因】 选择变量里含有空缺值 【解决方法】 建议将变量的空缺值进行插补
Error in geese.fit(xx, yy, id, offset, soffset, w, waves = waves, zsca, :nrow(zsca) and length(y) not match
【报错原因】 选择变量里含有空缺值 【解决方法】 建议将变量的空缺值进行插补
Error in friedman.test.default(mf[[1L]], mf[[2L]], mf[[3L]]) :不是非折疊完全区组设计
【报错原因】 每个分组变量和ID变量的个数不相等,不是完成的重复测量数据 【解决方法】 更换分组变量或ID变量
Error in data.frame(predict(model, type = “response”), WD[, var_dependent]) :参数值意味着不同的行数: 139, 211
【报错原因】变量里含有空值【解决方法】删除空值或者插补空值
Error in binom.test(sum(mydata1[, var_input[i]] < mydata2[, var_input[i]]), :'n'必需是大于等于'x'的正整数
【报错原因】 需要配对分组变量 【解决方法】 建议更换分组变量
Error in coxph(formula = Surv(rep(1, 250L), gender) ~ HOXC.AS2 + AP000695.6 + :No (non-missing) observations
【报错原因】 因变量不是数值型二分类 【解决方法】 建议更换因变量
Error in onestrat(x[index, , drop=FALSE], clusters[index], nPSU[index][1], : Stratum(122) has only one PSU at stage 1
【报错原因】 调查设计的PSU孤立没打钩 【解决方法】 调查设计的PSU孤立打钩
Error in eval(family$initialize) : y值必需满足0 <= y <= 1
【报错原因】 变量选择有问题,不可以是字符串,必须是0和1的二分类变量 【解决方法】 更换因变量,把因变量转为0,1二分类
Error in $<-.data.frame(*tmp*, "mfit", value = c(1 = -11.7386871143257, :替换数据里有319行,但数据有423请检查表格变量类型是否符需要转换,变量值是否需要插补空值,变量名是否存在非法字符!
【报错原因】 变量里含有空值 【解决方法】 建议将变量的空缺值进行插补
分析单元“143.Lasso回归-二项式 Plus”运算出错,请检查.Error in if (series types datafarmestypelseries types datafarmesvar == :arqument is of length zero请检查表格变量类型是否符需要转换,变量值是否需要插补空值,变量名是否存在非法字符!
【报错原因】 变量名有非法字符 【解决方法】 修改变量名,去除非法字符,和数字开头的变量名
Error in if (p[i] <= 0.05) { : missing value where TRUE/FALSE needed
【报错原因】 P值可能为NA,没有P值 【解决方法】 更换变量
Error in model.frame.default(Terms, newdata, na.action = na.action, xlev = object$xlevels) :因子loop_number里出现了新的层次2
【报错原因】 外部验证里的变量值和原始数据变量不一样 【解决方法】 更换变量
Error in onestrat(x[index, , drop = FALSE], clusters[index], nPSU[index][1], :Stratum (51) has only one PSU at stage 1
【报错原因】 分层变量和自变量不适配,只有一个数据在某个分层里 【解决方法】 重新选择适合变量
Error in coxph(formula = Surv(Survival_time, vital_status) ~ FOXD2.AS1 + :an id statement is required for multi-state models
【报错原因】 生存状态、生存时间不是连续型变量 【解决方法】 需要添加变量类型转换节点
Error: Cochran-Armitage test for trend must be used with rx2-table
【报错原因】 选择变量出现问题,不是二分类 【解决方法】 需要确保数据是一个两列的列联表,分别代表二分类响应
Error in solve.default(denom, numr) :system is computationally singular: reciprocal condition number = 5.26589e-23
【报错原因】 卡方计算出现问题,两个变量选择不对 【解决方法】 建议更换变量
Error in ezANOVA_main(data = data, dv = dv, wid = wid, within = within, :One or more cells is missing data. Try using ezDesign() to check your data
【报错原因】 条件变量和ID变量没有配对,不是重复测量数据 【解决方法】 建议更换变量,使得每个重复数量相等