for循环中的Fitdist出错

Question

我正在运行以下代码，即在向量中保存负二项分布的AIC值。

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中的错误（a，distr =“nbinom”）：函数mle无法估计参数，错误代码为100

     

另外：

     

产生2：以sqrt（1 / diag（V））：NaNs产生3：在cov2cor（varcovar）   ：diag（。）有0或NA条目;非有限结果值得怀疑

     

警告消息：1：在sqrt（diag（varcovar）中）：NaNs

此外，输出仅包含62个值，而我期望336个值，因为我有336组分布

Answer 1

如果在您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)
}

您会发现代码停在i=63

现在检查数据是什么样的：

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

全部为0。我认为这就是fitdist失败的原因。

要解决此问题，如果您想要fitdist所有列，只需要检查是否只有1个唯一值，它是0。