for 循环中的 Fitdist 错误

Question

我正在运行以下代码，即将负二项式分布的 AIC 值保存在向量中。

数据文件位于：https://www.dropbox.com/s/m5iqkmfacu257hh/SOFQ1.csv?dl=0

samples <- read.table(file.choose(), header = FALSE, sep = ",")
nbinom_aic <- data.frame(NBINOM_AIC = numeric(0))
for(i in 1:336) {
  a <- samples[, i]
  d <- fitdist(a, distr = "nbinom") 
  nbinom_aic <- rbind(nbinom_aic, d$aic)
}

我收到以下错误消息：

fitdist(a, distr = "nbinom") 出错：函数 mle 估计参数失败，错误代码 100

另外：

产生 2：在 sqrt(1/diag(V)) 中：NaN 产生 3：在 cov2cor(varcovar) : diag(.) 有 0 或 NA 条目；非限定结果值得怀疑

警告消息：1：在 sqrt(diag(varcovar)) 中：NaN

输出也只包含 62 个值，而我期望 336 个值，因为我有 336 组分布

Answer 1

如果在你的代码中添加调试代码：

for(i in 1:336) {
  a <- samples[, i]
  print(i)
  d <- fitdist(a, distr = "nbinom") 
  nbinom_aic <- rbind(nbinom_aic, d$aic)
}

你会发现你的代码停在i=63

现在检查数据是什么样子的：

a <- samples[, 63]
summary(a)

全是0。我想这就是 fitdist 失败的原因。

如果你想fitdist所有列来解决这个问题，只需要检查是否只有1个唯一值并且它是0。