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每个人。我在 R 中使用 DLNM 来分析气候条件对疾病流行的滞后效应。我严格按照别人的程序，它在avg.temp和max.speed中工作，但在avg.ap和avg.hum中显示错误“ coef/vcov与基矩阵不一致”。但是，我只是更改了代码中设置的变量，并没有更改其他代码。我有一个假设，也许 DLNM 不喜欢潮湿的天气。TT 我不知道该怎么办，你能帮帮我吗？

第 1 部分是成功运行的代码，第 2 部分是显示错误的代码，第 3 部分是我使用的数据。非常感谢。我希望你能帮帮我

第 1 部分。成功运行代码

attach(cpdlnm)
cb.temp = crossbasis(avg.temp, lag=1 ,
                 argvar=list(fun="ns", 
                            knots= c(10)),
                arglag=list(fun="lin"))

modeltemp = glm(pre1 ~ cb.temp +
           ns(no,1*1), 
           family=quasipoisson(), cpdlnm) 

pred1.temp = crosspred(cb.temp, 
                  modelhum,
                  cen=round(median(avg.temp)),
                  bylag=1)

第 2 部分。错误代码

attach(cpdlnm)
cb.hum = crossbasis(avg.hum, lag=1 ,
                 argvar=list(fun="ns", 
                            knots= c(10)),
                arglag=list(fun="lin"))

modelhum = glm(pre1 ~ cb.hum +
           ns(no,1*1), 
           family=quasipoisson(), cpdlnm) 

pred1.hum = crosspred(cb.hum, # This step shows "coef/vcov not consistent with basis matrix"
                  modelhum,
                  cen=round(median(avg.hum)),
                  bylag=0.1)

第三部分，数据如下：

no  pre1    date    year    month   avg.ap  avg.temp    avg.hum max.speed
1   3.23    12-Jan  2012    1   996.60  9.00    81.60   5.30 
2   6.04    12-Feb  2012    2   993.20  10.90   80.80   6.20 
3   5.18    12-Mar  2012    3   991.00  16.40   78.70   7.60 
4   4.07    12-Apr  2012    4   985.40  23.50   73.50   7.40 
5   4.88    12-May  2012    5   982.60  26.30   77.20   7.00 
6   5.11    12-Jun  2012    6   978.10  27.00   81.30   6.20 
7   6.18    12-Jul  2012    7   979.50  28.10   77.70   6.40 
8   6.17    12-Aug  2012    8   980.40  28.00   75.60   7.90 
9   5.18    12-Sep  2012    9   987.60  25.30   73.60   6.30

10 5.16 12-Oct 2012 10 990.70 23.60 72.20 6.20 11 4.61 12-Nov 2012 11 991.70 18.00 79.70 6.90 12 5.26 12-Dec 2012 12 995.00 13.20 74.90 6.50 13 3.79 13-Jan 2013 1 997.10 11.20 78.40 5.70 14 3.87 13-Feb 2013 2 993.50 15.30 82.20 6.50 15 3.37 13-Mar 2013 3 989.90 20.20 74.20 8.00 16 2.85 13-Apr 2013 4 987.00 21.50 78.50 7.70 17 4.38 13-May 2013 5 983.30 25.60 79.20 6.80 18 5.67 13-Jun 2013 6 980.60 27.40 76.90 6.60 19 6.45 13-JUL 2013 7 981.30 28.00 77.50 7.10 20 6.95 13-AUG 2013 2013 8 980.50 27.90 78.20 78.20 7.90 7.90 21 6.51 13-SEP 2013 9 985.90 25.40 25.40 77.40 77.40 77.60 6.00 6.00 6.00 994.50 18.70 72。30 6.20 24 6.18 13-Dec 2013 12 997.30 11.70 67.20 5.30 25 5.69 14-Jan 2014 1 996.70 12.70 70.30 6.00 26 6.44 14-Feb 2014 2 993.00 12.10 76.90 6.40 27 4.16 14-Mar 2014 3 991.60 16.50 83.90 7.30 28 4.13 14- Apr 2014 4 987.60 22.60 82.40 6.70 29 3.96 14-May 2014 5 983.60 25.70 78.80 7.70 30 4.72 14-Jun 2014 6 979.20 27.70 81.40 7.90 31 5.21 14-Jul 2014 7 980.70 28.30 80.20 9.40 32 5.29 14-Aug 2014 8 982.40 27.50 81.30 7.50 33 6.74 14-Sep 2014 9 984.70 27.10 77.70 8.50 34 4.80 14-Oct 2014 10 991.20 23.90 73.10 5.90 35 4.31 14-Nov 2014 11 993.30 18.60 79.60 6.20 36 4.35 14-Dec 2014 12 998.70 12.30 67.30 5.90 37 2.95 15-Jan 2015 1 996.70 13。30 76.30 6.20 38 4.63 15-Feb 2015 2 993.50 15.50 78.30 6.50 39 4.00 15-Mar 2015 3 991.70 17.70 83.40 6.30 40 4.16 15-Apr 2015 4 988.40 22.80 70.20 7.30 41 4.67 15-May 2015 5 982.40 26.70 80.50 8.00 42 5.62 15 -Jun 2015 6 980.90 28.20 81.00 7.40 43 5.04 15-Jul 2015 7 980.20 27.30 79.40 6.70 44 5.79 15-Aug 2015 8 982.40 27.60 80.10 6.50 45 5.28 15-Sep 2015 9 986.30 26.00 84.60 6.50 46 4.39 15-Oct 2015 10 991.20 23.00 78.30 6.90 47 4.13 15-NOV 2015 11 993.50 19.40 85.30 6.90 48 3.30 48 3.30 15-DEC 2015 2015 12 997.80 13.00 80.90 5.70 5.70 49 5.30 49 5.30 16-16-JAN 2016 1 996.00 11.80 11.80 11.80 11.80 11.40 820 6.40 6.40 50 4.57 16-FEB 2016 2 997.9997.997.997.98.98.98.98.98.98.98.98.98.98.98.98.98.98.98.98.98.98.98.98.98.98 00 m an66 16-Mar 2016 3 991.70 17.00 78.90 7.00 52 4.01 16-Apr 2016 4 984.60 23.40 80.90 9.80 53 4.90 16-May 2016 5 983.80 25.50 78.70 8.30 54 3.75 16-Jun 2016 6 981.70 28.20 78.80 7.70 55 3.13 16-Jul 2016 7 981.10 28.90 77.60 7.60 56 3.25 16-AUG 2016 8 979.00 28.00 28.00 79.80 8.70 8.70 57 2.93 16-SEP 2016 9 984.30 26.60 26.60 75.20 6.40 58 2.93 2.93 16-oct 2016 16-oct 2016 16-O 16-Dec 2016 12 995.70 15.40 71.70 6.80 61 3.10 17-Jan 2017 1 994.70 14.50 79.20 6.50 62 3.75 17-Feb 2017 2 994.80 14.70 71.50 8.30 63 3.49 17-Mar 2017 3 990.20 16.50 83.60 8.50 64 3.36 17-Apr 2017 4 986.80 21.90 76.70 7。80 65 3.69 17-May 2017 5 985.00 24.80 77.50 10.00 66 3.76 17-Jun 2017 6 980.20 26.90 84.80 8.50 67 2.69 17-Jul 2017 7 981.00 27.50 83.60 9.80 68 3.05 17-Aug 2017 8 980.50 27.70 83.40 9.00 69 3.05 17-Sep 2017 9 984.20 27.60 81.50 7.10 70 2.46 17-Oct 2017 10 990.00 22.80 75.90 7.90 71 2.08 17-Nov 2017 11 993.00 17.80 79.50 7.00 72 2.32 17-Dec 2017 12 996.90 13.30 69.30 6.90 73 2.53 18-Jan 2018 1 992.10 12.00 78.40 8.10 74 3.29 18-Feb 2018 2 992.90 13.40 68.70 7.20 75 3.03 18-Mar 2018 3 988.30 19.20 78.20 9.10 76 2.30 18-Apr 2018 4 986.50 21.80 77.30 8.70 77 1.75 18-May 2018 5 982.60 26.70 79.40 8.90 78 2.03 18-Jun 2018 6 978.30 26。90 81.60 9.00 79 2.79 18-Jul 2018 7 976.80 27.90 82.10 9.20 80 2.32 18-Aug 2018 8 976.40 27.50 83.40 9.60 81 1.88 18-Sep 2018 9 983.50 26.10 80.10 8.90 82 2.76 18-Oct 2018 10 990.50 21.10 78.70 7.10 83 2.14 18 -Nov 2018 11 991.50 18.20 80.30 7.10 84 1.78 18-Dec 2018 12 994.50 13.00 84.00 7.80 85 2.77 19-Jan 2019 1 995.20 11.70 84.50 7.30 86 4.60 19-Feb 2019 2 990.50 13.70 84.80 8.10 87 2.32 19-Mar 2019 3 987.70 17.30 85.90 9.90 88 2.07 19-APR 2019 4 983.60 23.10 84.80 9.80 9.80 89 2.97 19-MAY 2019 5 981.80 24.30 83.20 83.20 7.70 90 90 90 2.48 19-JUN 19-JUN 2019 6 977.8006 2019 年 8 月 19 日 8 977.20 28.30 81.20 10.30 93 2.10 2019 年 9 月 19 日 9 984.60 26.40 72.70 8.20 94 2.89 2019 年 10 月 19 日 10 989.10 7.00.70 78.0

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1 回答 1

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My guess is that when you specify "knots= c(10)", 10 is within the range of temperature but not the same for humidity (if the min>10, then the lag can't be defined).

于 2021-10-26T23:44:32.653 回答