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.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 Idade1 423 1 81.33 41937 41930 41948 FALSE 81.0 672 423 1 81.59 41944 41930 41948 FALSE 81.0 743 423 1 82.07 41951 41930 41948 FALSE 81.0 814 423 1 83.62 41958 41930 41948 FALSE 81.0 885 423 1 83.72 41965 41930 41948 FALSE 81.0 906 425 1 81.38 41937 41930 41962 FALSE 81.0 677 425 1 81.95 41944 41930 41962 FALSE 81.0 748 425 1 82.40 41951 41930 41962 FALSE 81.0 819 425 1 83.00 41958 41930 41962 FALSE 81.0 8810 425 1 83.07 41965 41930 41962 FALSE 81.0 9011 426 1 81.09 41937 41930 41968 FALSE 81.0 6712 426 1 81.69 41944 41930 41968 FALSE 81.0 7413 426 1 82.29 41951 41930 41968 FALSE 81.0 8114 426 1 83.20 41958 41930 41968 FALSE 81.0 8815 426 1 83.28 41965 41930 41968 FALSE 81.0 9016 428 1 81.69 41937 41930 41980 FALSE 81.0 6717 428 1 82.32 41944 41930 41980 FALSE 81.0 7418 428 1 83.34 41951 41930 41980 FALSE 81.0 8119 428 1 83.65 41958 41930 41980 FALSE 81.0 8820 428 1 83.74 41965 41930 41980 FALSE 81.0 9021 421 2 82.72 41937 41930 41931 FALSE 79.5 6722 421 2 84.07 41944 41930 41931 FALSE 79.5 7423 421 2 84.98 41951 41930 41931 FALSE 79.5 8124 421 2 85.77 41958 41930 41931 FALSE 79.5 8825 421 2 85.99 41965 41930 41931 FALSE 79.5 9026 429 2 81.29 41937 41930 41989 FALSE 81.0 6727 429 2 83.21 41944 41930 41989 FALSE 81.0 7428 429 2 84.47 41951 41930 41989 FALSE 81.0 8129 429 2 85.75 41958 41930 41989 FALSE 81.0 8830 429 2 85.91 41965 41930 41989 FALSE 81.0 9031 430 2 85.61 41937 41930 42007 FALSE 83.5 6732 430 2 87.20 41944 41930 42007 FALSE 83.5 7433 430 2 87.53 41951 41930 42007 FALSE 83.5 8134 430 2 87.87 41958 41930 42007 FALSE 83.5 8835 430 2 88.02 41965 41930 42007 FALSE 83.5 9036 438 2 90.66 41937 41930 42063 FALSE 89.0 6737 438 2 91.99 41944 41930 42063 FALSE 89.0 7438 438 2 92.80 41951 41930 42063 FALSE 89.0 8139 438 2 94.07 41958 41930 42063 FALSE 89.0 8840 438 2 94.25 41965 41930 42063 FALSE 89.0 9041 422 3 83.43 41937 41930 41933 FALSE 83.0 6742 422 3 84.17 41944 41930 41933 FALSE 83.0 7443 422 3 84.65 41951 41930 41933 FALSE 83.0 8144 422 3 84.91 41958 41930 41933 FALSE 83.0 8845 422 3 84.97 41965 41930 41933 FALSE 83.0 9046 427 3 79.06 41937 41930 41978 FALSE 78.4 6747 427 3 79.86 41944 41930 41978 FALSE 78.4 7448 427 3 80.65 41951 41930 41978 FALSE 78.4 8149 427 3 81.66 41958 41930 41978 FALSE 78.4 8850 427 3 81.78 41965 41930 41978 FALSE 78.4 9051 432 3 82.79 41937 41930 42018 FALSE 80.2 6752 432 3 83.80 41944 41930 42018 FALSE 80.2 7453 432 3 84.64 41951 41930 42018 FALSE 80.2 8154 432 3 85.60 41958 41930 42018 FALSE 80.2 8855 432 3 85.79 41965 41930 42018 FALSE 80.2 9056 435 3 89.95 41937 41930 42025 FALSE 88.5 6757 435 3 90.69 41944 41930 42025 FALSE 88.5 7458 435 3 91.34 41951 41930 42025 FALSE 88.5 8159 435 3 92.30 41958 41930 42025 FALSE 88.5 8860 435 3 92.43 41965 41930 42025 FALSE 88.5 9061 424 4 82.57 41937 41930 41954 FALSE 82.5 6762 424 4 83.02 41944 41930 41954 FALSE 82.5 7463 424 4 83.17 41951 41930 41954 FALSE 82.5 8164 424 4 83.33 41958 41930 41954 FALSE 82.5 8865 424 4 83.35 41965 41930 41954 FALSE 82.5 9066 431 4 82.99 41937 41930 42013 FALSE 81.0 6767 431 4 85.85 41944 41930 42013 FALSE 81.0 7468 431 4 87.54 41951 41930 42013 FALSE 81.0 8169 431 4 89.33 41958 41930 42013 FALSE 81.0 8870 431 4 89.62 41965 41930 42013 FALSE 81.0 9071 433 4 84.94 41937 41930 42020 FALSE 81.4 6772 433 4 86.87 41944 41930 42020 FALSE 81.4 7473 433 4 88.33 41951 41930 42020 FALSE 81.4 8174 433 4 88.99 41958 41930 42020 FALSE 81.4 8875 433 4 89.25 41965 41930 42020 FALSE 81.4 9076 436 4 87.64 41937 41930 42036 FALSE 87.3 6777 436 4 88.81 41944 41930 42036 FALSE 87.3 7478 436 4 89.17 41951 41930 42036 FALSE 87.3 8179 436 4 90.48 41958 41930 42036 FALSE 87.3 8880 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$niterEM) : Singularity in backsolve at level 0, block 1 Muito obrigado pela ajuda e desculpe não saber responder no fórum. Abraço a todos! Victor Ionatan FiorezeMédico Veterinário e ZootecnistaMestrando em Nutrição de Ruminantes, PPGZ-UFPelBolsista Capes Integrante GERUMEN (53) 81032887lattes: http://lattes.cnpq.br/5026587958713372
Victor, bom dia
Dei uma olhada rápida no Google e esse problema parece ser bem documentado.
Selecionei dois links para você dar uma olhada, o primeiro me parece ter
uma boa explicação e o segundo uma boa solução (lme4).
"https://stat.ethz.ch/pipermail/r-sig-mixed-models/2009q3/002636.html"
"
http://stackoverflow.com/questions/26449969/backward-selection-in-lme-singularity-in-backsolve-occured
"
Espero que ajude,
================================================
Éder Comunello
PhD Student in Agricultural Systems Engineering (USP/Esalq)
Brazilian Agricultural Research Corporation (Embrapa)
Dourados, MS, Brazil [22 16.5'S, 54 49.0'W]
Em 28 de janeiro de 2016 16:52, Victor Fioreze <victorvetzoo@hotmail.com>
escreveu:
> Olá retorno aqui com a minha duvida anterior:
>
> Estou rodando um script com a função lme do pacote nlme e esta dando um
> erro.
> Após eu rodar o modelo usando lme aparece:
>
> Erro em MEEM(object, conLin, control$niterEM) : Singularity in backsolve
> at level 0, block 1
>
> Revisei os dados e o script e esta tudo ok.
> 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
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> 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
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> 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
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> 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
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> 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
> Bolsista Capes
> Integrante GERUMEN
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