我正在进行蒙特卡洛研究。我有一个具有异方差性的线性模型，并且因变量的左检验为0.检查率的平均值为25.9。
我收到错误
Error in lm.fit(X.vlm, y = z.vlm, ...) : NA/NaN/Inf in 'x'
在尝试估算一个tobit模型之后。
vglm(y[i,]~X[1,i,]+X[2,i,]+X[3,i,]+X[4,i,],family=tobit(Lower=0))
我的数据是根据标准分布进行模拟的，所以问题不是来自奇数变量。
我发现另外两个与真实数据有同样问题的问题： lm() NA/NaN/Inf error， lm() NA/NaN/Inf error 但似乎没有任何令人满意的答案。此外，我的数据很容易重现，因此它有助于识别问题
以下是代码：
library(VGAM)
set.seed(12345)
nobs=100
nsim=100
b=c(2,-2,-3,3)
g=c(1,0.2)
y=matrix(rep(0,nobs*nsim),ncol=nobs,nrow=nsim)
X=array(0,dim=c(4,nsim,nobs))
res=matrix(rep(0,nobs*nsim),ncol=nobs,nrow=nsim)
tobit=vector(mode="list",length=nsim)
for(i in 1:nsim){
# generate covariates :
X[1,i,]=rlnorm(n=nobs)
X[2,i,]=runif(n=nobs)<=.75
X[3,i,]=rnorm(mean = 3,n=nobs)
X[4,i,]=runif(n=nobs,min=0,max=10)
res[i,]=(g[1]+g[2]*X[4,i,])*rnorm(n=nobs)
# generate censored dependent variable
y[i,]=b[1]*X[1,i,]+b[2]*X[2,i,]+b[3]*X[3,i,]+b[4]*X[4,i,]+res[i,]
y[i,]=sapply(y[i,],FUN=function(x){max(0,x)}) #apply censoring
tobit[[i]]<-vglm(y[i,]~X[1,i,]+X[2,i,]+X[3,i,]+X[4,i,],
family = tobit(Lower=0))
}
这是追溯
traceback()
5: lm.fit(X.vlm, y = z.vlm, ...)
4: vlm.wfit(xmat = X.vlm.save, z, Hlist = NULL, U = U, matrix.out =FALSE,
is.vlmX = TRUE, qr = qr.arg, xij = NULL)
3: vglm.fitter(x = x, y = y, w = w, offset = offset, Xm2 = Xm2,
Ym2 = Ym2, etastart = etastart, mustart = mustart, coefstart =coefstart,
family = family, control = control, constraints = constraints,
criterion = control$criterion, extra = extra, qr.arg = qr.arg,
Terms = mt, function.name = function.name, ...)
2: vglm(y[1, ] ~ X[1, 1, ] + X[2, i, ] + X[3, i, ] + X[4, i, ],
family = tobit(Lower = 0))
1: traceback(vglm(y[1, ] ~ X[1, 1, ] + X[2, i, ] + X[3, i, ] + X[4,
i, ], family = tobit(Lower = 0)))
***编辑：
通过删除一个协变量（我尝试使用X [3，i，]和X [4，i，]）并将较低的审查设置为-0.001，如BondedDust所示，它工作正常，我甚至推动复制次数到1000没有重大问题。
通过将较低的审查设置为-0.001，并保留所有协变量，我在100次迭代中得到两个错误。值得注意的是，错误现在是
Error in lm.fit(X.vlm, y = z.vlm, ...) : NA/NaN/Inf in 'y'
此外我收到这些警告
In vglm.fitter(x = x, y = y, w = w, offset = offset, Xm2 = Xm2, ... :
iterations terminated because half-step sizes are very small
答案 0 :(得分：2)
我注意到这在i = 1时可重现性失败，因此认为vglm调用本身可能存在问题。查看?tobit中的示例，我添加了一些与删失分布相关的参数，并开始进行一些额外的迭代。然后，我尝试缩小审查范围，只有10％的时间失败，取得了更大的成功。所以我最后添加了一个try（）包装器，让循环迭代而不停止计算，并获得了大部分成功的运行：
for(i in 1:nsim){
X[1,i,]=rlnorm(n=nobs)
X[2,i,]=runif(n=nobs)<=.75
X[3,i,]=rnorm(mean = 3,n=nobs)
X[4,i,]=runif(n=nobs,min=0,max=10)
res[i,]=(g[1]+g[2]*X[4,i,])*rnorm(n=nobs)
y[i,]=b[1]*X[1,i,]+b[2]*X[2,i,]+b[3]*X[3,i,]+b[4]*X[4,i,]+res[i,]
y[i,]=pmax(0,y[i,])
tobit[[i]]<-try( vglm(y[i,]~X[1,i,]+X[2,i,]+X[3,i,]+X[4,i,], crit = "coeff",
family = tobit(Lower=-.001, Upper=30, type.f = "cens")) )
}
请注意，我使用等效的sapply( ... max)替换了您的笨重且可能效率低下的pmax。
> table( sapply(tobit, class))
try-error vglm
12 88
您可以通过以下方式循环查看成功的回复：
sapply( tobit[ sapply(tobit, class) == "vglm"], coefficients)
结果顶部：
[,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6]
(Intercept):1 2.8460081 1.910137 1.672237 1.2888827 2.4970536 1.0006290
(Intercept):2 0.9183935 1.042424 1.094658 0.9767228 0.9263946 0.9250609
X[1, i, ] 1.7777788 1.880506 1.662835 1.6204394 1.4412304 1.6275208
X[2, i, ] -3.0847792 -0.453110 -1.152709 -0.9900163 -2.4705355 -0.9651577
X[3, i, ] -2.4272169 -2.094114 -2.314748 -2.4628501 -1.9001385 -2.1076416
X[4, i, ] 2.6225234 2.245107 2.460182 2.7027493 2.3653673 2.3841989
[,7] [,8] [,9] [,10] [,11] [,12]
(Intercept):1 0.9520376 1.6319010 1.572563 1.4709517 1.616158 2.4992492
(Intercept):2 0.8698777 0.9005506 1.147485 0.9285724 1.012186 0.9229233
X[1, i, ] 1.6483879 1.6789573 1.718641 1.6544123 1.599116 1.7204001
X[2, i, ] -0.3718720 -1.8690782 -2.408657 -1.7278915 -1.208939 -2.0037999
X[3, i, ] -2.2601637 -1.9118288 -2.359274 -1.7828438 -2.257556 -2.3778443
X[4, i, ] 2.5381367 2.3091630 2.583869 2.3582418 2.333988 2.4389336
在获得这种适度的成功后，我尝试将Lower back设置为0并获得所有错误。增加上限值似乎不会影响有限测试中的成功率。我无法解释这些发现，但也许可以咨询包裹作者。