Olá retorno aqui com a minha duvida anterior:
Estou rodando um script com a função lme do pacote nlme e esta dando um erro.
Após eu rodar o modelo usando lme aparece:
Erro em MEEM(object, conLin, control$niterEM) : Singularity in backsolve at level 0, block 1
Revisei os dados e o script e esta tudo ok.
Revisei os dados e o script e esta tudo ok.
O que pode estar acontecendo?
Att,
pois não sei responder no fórum....
O arquivoa ser carregado esta no anexo
Segue o meu comando para que alguém possa tentar
> cruza <- read.table("C:/Users/Victor/Dropbox/projeto bezerras/Dados/cernelha.txt", header=T,)
> cruza
Bezerro Tratamento ACd Data DN DJN Sexo ACD Idade
1 423 1 81.33 41937 41930 41948 FALSE 81.0 67
2 423 1 81.59 41944 41930 41948 FALSE 81.0 74
3 423 1 82.07 41951 41930 41948 FALSE 81.0 81
4 423 1 83.62 41958 41930 41948 FALSE 81.0 88
5 423 1 83.72 41965 41930 41948 FALSE 81.0 90
6 425 1 81.38 41937 41930 41962 FALSE 81.0 67
7 425 1 81.95 41944 41930 41962 FALSE 81.0 74
8 425 1 82.40 41951 41930 41962 FALSE 81.0 81
9 425 1 83.00 41958 41930 41962 FALSE 81.0 88
10 425 1 83.07 41965 41930 41962 FALSE 81.0 90
11 426 1 81.09 41937 41930 41968 FALSE 81.0 67
12 426 1 81.69 41944 41930 41968 FALSE 81.0 74
13 426 1 82.29 41951 41930 41968 FALSE 81.0 81
14 426 1 83.20 41958 41930 41968 FALSE 81.0 88
15 426 1 83.28 41965 41930 41968 FALSE 81.0 90
16 428 1 81.69 41937 41930 41980 FALSE 81.0 67
17 428 1 82.32 41944 41930 41980 FALSE 81.0 74
18 428 1 83.34 41951 41930 41980 FALSE 81.0 81
19 428 1 83.65 41958 41930 41980 FALSE 81.0 88
20 428 1 83.74 41965 41930 41980 FALSE 81.0 90
21 421 2 82.72 41937 41930 41931 FALSE 79.5 67
22 421 2 84.07 41944 41930 41931 FALSE 79.5 74
23 421 2 84.98 41951 41930 41931 FALSE 79.5 81
24 421 2 85.77 41958 41930 41931 FALSE 79.5 88
25 421 2 85.99 41965 41930 41931 FALSE 79.5 90
26 429 2 81.29 41937 41930 41989 FALSE 81.0 67
27 429 2 83.21 41944 41930 41989 FALSE 81.0 74
28 429 2 84.47 41951 41930 41989 FALSE 81.0 81
29 429 2 85.75 41958 41930 41989 FALSE 81.0 88
30 429 2 85.91 41965 41930 41989 FALSE 81.0 90
31 430 2 85.61 41937 41930 42007 FALSE 83.5 67
32 430 2 87.20 41944 41930 42007 FALSE 83.5 74
33 430 2 87.53 41951 41930 42007 FALSE 83.5 81
34 430 2 87.87 41958 41930 42007 FALSE 83.5 88
35 430 2 88.02 41965 41930 42007 FALSE 83.5 90
36 438 2 90.66 41937 41930 42063 FALSE 89.0 67
37 438 2 91.99 41944 41930 42063 FALSE 89.0 74
38 438 2 92.80 41951 41930 42063 FALSE 89.0 81
39 438 2 94.07 41958 41930 42063 FALSE 89.0 88
40 438 2 94.25 41965 41930 42063 FALSE 89.0 90
41 422 3 83.43 41937 41930 41933 FALSE 83.0 67
42 422 3 84.17 41944 41930 41933 FALSE 83.0 74
43 422 3 84.65 41951 41930 41933 FALSE 83.0 81
44 422 3 84.91 41958 41930 41933 FALSE 83.0 88
45 422 3 84.97 41965 41930 41933 FALSE 83.0 90
46 427 3 79.06 41937 41930 41978 FALSE 78.4 67
47 427 3 79.86 41944 41930 41978 FALSE 78.4 74
48 427 3 80.65 41951 41930 41978 FALSE 78.4 81
49 427 3 81.66 41958 41930 41978 FALSE 78.4 88
50 427 3 81.78 41965 41930 41978 FALSE 78.4 90
51 432 3 82.79 41937 41930 42018 FALSE 80.2 67
52 432 3 83.80 41944 41930 42018 FALSE 80.2 74
53 432 3 84.64 41951 41930 42018 FALSE 80.2 81
54 432 3 85.60 41958 41930 42018 FALSE 80.2 88
55 432 3 85.79 41965 41930 42018 FALSE 80.2 90
56 435 3 89.95 41937 41930 42025 FALSE 88.5 67
57 435 3 90.69 41944 41930 42025 FALSE 88.5 74
58 435 3 91.34 41951 41930 42025 FALSE 88.5 81
59 435 3 92.30 41958 41930 42025 FALSE 88.5 88
60 435 3 92.43 41965 41930 42025 FALSE 88.5 90
61 424 4 82.57 41937 41930 41954 FALSE 82.5 67
62 424 4 83.02 41944 41930 41954 FALSE 82.5 74
63 424 4 83.17 41951 41930 41954 FALSE 82.5 81
64 424 4 83.33 41958 41930 41954 FALSE 82.5 88
65 424 4 83.35 41965 41930 41954 FALSE 82.5 90
66 431 4 82.99 41937 41930 42013 FALSE 81.0 67
67 431 4 85.85 41944 41930 42013 FALSE 81.0 74
68 431 4 87.54 41951 41930 42013 FALSE 81.0 81
69 431 4 89.33 41958 41930 42013 FALSE 81.0 88
70 431 4 89.62 41965 41930 42013 FALSE 81.0 90
71 433 4 84.94 41937 41930 42020 FALSE 81.4 67
72 433 4 86.87 41944 41930 42020 FALSE 81.4 74
73 433 4 88.33 41951 41930 42020 FALSE 81.4 81
74 433 4 88.99 41958 41930 42020 FALSE 81.4 88
75 433 4 89.25 41965 41930 42020 FALSE 81.4 90
76 436 4 87.64 41937 41930 42036 FALSE 87.3 67
77 436 4 88.81 41944 41930 42036 FALSE 87.3 74
78 436 4 89.17 41951 41930 42036 FALSE 87.3 81
79 436 4 90.48 41958 41930 42036 FALSE 87.3 88
80 436 4 90.58 41965 41930 42036 FALSE 87.3 90
str(cruza)
'data.frame': 80 obs. of 9 variables:
$ Bezerro : int 423 423 423 423 423 425 425 425 425 425 ...
$ Tratamento: int 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...
$ ACd : num 81.3 81.6 82.1 83.6 83.7 ...
$ Data : int 41937 41944 41951 41958 41965 41937 41944 41951 41958 41965 ...
$ DN : int 41930 41930 41930 41930 41930 41930 41930 41930 41930 41930 ...
$ DJN : int 41948 41948 41948 41948 41948 41962 41962 41962 41962 41962 ...
$ Sexo : logi FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE ...
$ ACD : num 81 81 81 81 81 81 81 81 81 81 ...
$ Idade : int 67 74 81 88 90 67 74 81 88 90 ...
library(nlme)
> attach(cruza)
> fTrat<-as.factor(Tratamento)
> class(fTrat)
[1] "factor"
> class(ACd)
[1] "numeric"
> class(ACD)
[1] "numeric"
> class(Data)
[1] "integer"
> Data<-as.factor(Data)
> simcomp.ran <- lme(ACd ~ DJN + ACD + fTrat + Data + fTrat:Data + ACD*fTrat + fTrat*DJN,
+ random= ~1 | Bezerro/fTrat)
Erro em MEEM(object, conLin, control$niterEM) :
Singularity in backsolve at level 0, block 1
Muito obrigado pela ajuda e desculpe não saber responder no fórum.
Abraço a todos!
Victor Ionatan Fioreze
Médico Veterinário e Zootecnista
Mestrando em Nutrição de Ruminantes, PPGZ-UFPel
(53) 81032887