问题标签 [singular]

我正在使用Rails 4.0.0Mongoid 和 HAML 我有以下模型结构：

Setting被有意地布置为单一资源。所以我有这些路线：

当我使用标准表单助手为如下类别创建表单时：

我编辑了一个类别，我得到以下 HTML：

这是错误的。category_id应该525c090a16abe9988f000001与 form_tag 的属性中的一样id，但不是。

当涉及到单一资源时，我遇到了所有 polymorphic_path 助手的类似奇怪行为。我敢肯定，我在这里做错了什么。或者 Rails 4 中的 path_helpers 和 polymorphic_path 助手有问题吗？

我想知道哪一行导致matlab中的矩阵接近奇异警告。我该怎么做？现在我有很多地方尝试反转矩阵。我想知道它是在哪个特定地方长大的。

我想最小化函数 FlogV（使用多正态分布，Z 是数据矩阵 NxC；SIGMA 它是数据的 var-covariance 的方阵 CxC，R 是长度为 C 的向量）

所有这些都是扩展代码的一部分，该代码已经过测试并且运行良好，除了最重要的事情：我无法优化，因为我收到此错误：“solve.default(SIGMA) 中的错误：系统在计算上是奇异的：倒数条件编号 = 3.57726e-55”</p>

如果我使用 ginv() 或 pseudoinverse() 或 qr.solve() 我会得到：“svd(X) 中的错误：'x' 中的无限或缺失值”</p>

问题是：如果我在错误消息之后取 SIGMA 矩阵，我可以求解（SIGMA），特征值都是正的，行列式非常小，但是正的 det(SIGMA) [1] 3.384674e-76

我已经阅读了几篇关于像 SIGMA 之类的变化矩阵（接近单数）的论文，对数据规模和形式进行了几次转换，但我意识到，对于像示例这样的 34x34 矩阵，在 det(SIGMA) 接近 e-40 之后， R假设它像0并且计算失败；我也不能减少矩阵维数，也不能在我的函数校正算法中输入奇异矩阵，因为 R 不能使用像 optim 这样的优化函数来评估它。我非常感谢对这个问题的任何建议。在此先感谢，玛丽亚 D。

我想测试一个矩阵在 R 中是否是奇异的。我尝试了一个函数，它是

is.non.singular.matrix()在matrixcalc包装中。

但是，有时，在我的情况下，会生成一个 60*60 的矩阵，函数返回FALSE，这意味着矩阵是奇异的。但我仍然可以solve()用来获取矩阵的反转。我应该相信哪一个？还有其他更好的方法吗？

或者，对于奇异矩阵，solve()将返回错误消息。有没有办法写一个语句，如果solve()返回错误，然后做其他事情（例如，为对角线元素添加一些变化）。但是我不知道如何获取错误信息的返回值。

当我尝试运行 mlgit 时，我在R中遇到错误。

我尝试估计以下内容：

出现的错误如下：

logit3 <- mlogit(choice~1|prod1+prod2+camp1+camp2+salm1+salm2+orig1+orig2+price1+price2, data=CNLdata)
solve.default(H, g[!fixed]) 中的错误：
系统是计算奇异：倒数条件数 = 5.49164e-20

谁能帮我解决这个问题？

数据示例：

我正在为具有 34 个因变量的 logit 模型建模数据，并且它不断抛出奇异矩阵错误，如下所示 - ：

那是当我偶然发现这种方法将矩阵减少到其独立列时

我仍然得到 LinAlgError ，尽管我希望我现在可以降低矩阵等级。

另外，我看到np.linalg.matrix_rank(train_cols)返回 33（即在调用 Independent_columns 函数之前，总“x”列是 34（即，len(train_cols.ix[0])=34），这意味着我没有满秩矩阵），而np.linalg.matrix_rank(A2)返回 33（意味着我已经删除了一个列，但是我仍然看到 LinAlgError ，当我跑步test_scores = smf.Logit(m['event'],A2,missing='drop').fit()时，我错过了什么？

参考上面的代码 - 如何在协方差矩阵中找到退化的行/列

我试图通过一次引入每个变量来开始构建模型，这不会给我带来奇异矩阵错误，但我宁愿有一个确定性的方法，让我知道，我做错了什么&如何消除这些列。

编辑（更新了下面@ user333700的建议）

1.你说得对，“A2”没有降级 33 。IE。len(A2.ix[0]) =34-> 表示可能共线的列不会被删除 - 我是否应该增加“tol”，公差以获得 A2 的等级（及其列数），如 33。如果我将 tol 更改为上面的“1e-05”，然后我得到len(A2.ix[0]) =33，这表明 tol >0 （严格）是一个指标。在此之后，我只是做了同样的事情test_scores = smf.Logit(m['event'],A2,missing='drop').fit()，没有 nm 来获得收敛。

2.尝试“nm”方法后出现错误。奇怪的是，如果我只取 20,000 行，我确实得到了结果。由于它没有显示内存错误，而是“ Inverting hessian failed, no bse or cov_params available” -我假设，有多个几乎相似的记录 - 你会说什么？

编辑 2：（更新了@user333700 下面的建议）

重申我要建模的内容 - 不到 1% 的总用户“转换”（成功结果） - 所以我采取了 35(+ve) /65 (-ve) 的平衡样本

我怀疑该模型并不稳健，尽管它会收敛。因此，将使用“start_params”作为来自不同数据集的早期迭代的参数。此编辑是关于确认“start_params”是否可以输入结果如下 - ：

现在在不同的数据集（pass2，用于索引）上，我的模型与以下相同 - 即。我读了一个新的数据框，做所有的变量转换，然后像之前一样通过 Logit 建模。

并且，可能通过从较早的通道中获取“start_params”来继续迭代。

例如，单数/复数语法的含义是什么ng-repeat="product in store.products"？

我尝试使用 nls 将我的数据与高斯曲线拟合。因为那不起作用，我试图做一个简单的例子来看看出了什么问题：

为什么这不起作用？

我有带有 UITextView 的视图控制器，底部有 iAd。

当我访问视图控制器时，我得到一个错误：<Error>: CGAffineTransformInvert: singular matrix. 为什么？

一切正常，但是当我从纵向更改为横向时，反之亦然，我两次收到此错误。

UITextView 和 iAd 可能有问题？

我使用 R 计算 SP500 中所有股票的切线投资组合。

股权列表是通过 python 脚本加载的

然后将包含所有股票的csv加载到R中，在R中计算相切投资组合

但是总是有错误

我也可以使用函数 tangency.portfolio.r

有错误

似乎returns_df中的数据有问题，但不知道哪里错了。任何人都可以帮忙吗？