我正在尝试使用pgls()包中的caper函数来创建模型，以查看进纸方式对形状的影响。以下模型有效：
latdata <- comparative.data(lattree, lat, Species, vcv=TRUE, vcv.dim=3)
latpigot <- pgls(PC1 + PC2 + PC3 + PC4 + PC5 + PC6 + PC7 ~ Feeding, latdata, lambda = 'ML')
其中lattree是我的系统树，lat是我的数据集，而Species是我的数据集，PC和Feeding是我的数据集中的列名。 PC是具有正值和负值的数字变量。 Species和Feeding是分类变量。
但是当我使用新的数据集和新的树尝试相同的代码时，它不起作用并且出现错误：
vendata <- comparative.data(ventree, ven, Species, vcv=TRUE, vcv.dim=3)
venpigot <- pgls(PC1 + PC2 + PC3 + PC4 + PC5 + PC6 + PC7 ~ Feeding, vendata, lambda = 'ML')
Error in pgls(PC1 + PC2 + PC3 + PC4 + PC5 + PC6 + PC7 ~ Feeding, vendata, :
Problem with optim:52ERROR: ABNORMAL_TERMINATION_IN_LNSRCH
ven具有65个条目，而不是lat中的66个条目。这些树是相同的，除了lattree中的一个分类单元不在ventree中。
据我了解，pgls()函数在其代码中的某个位置具有optim()函数，这就是导致问题的原因，但是我不理解optim()函数如何适合于和为什么它可能引起问题。
有人对可能出什么问题有任何想法吗？
非常感谢，
卡罗琳娜
编辑：
如果我将lambda设置为1，这似乎可行。但是，我不知道这是正确的还是如何确定适当的lambda值。有人可以帮忙吗？
答案 0 :(得分：0)
我找到了此网页：
http://blog.phytools.org/2012/11/fitting-model-in-phylogenetic.html
并使用ape和nlme软件包使用以下代码编写PGLS模型：
venpigot <- gls(PC1 + PC2 + PC3 + PC4 + PC5 + PC6 + PC7 ~ Pigot, ven, correlation = corPagel(1, ventree, fixed = FALSE), method = "ML")
似乎可行。