Victor, bom dia

Dei uma olhada rápida no Google e esse problema parece ser bem documentado. Selecionei dois links para você dar uma olhada, o primeiro me parece ter uma boa explicação e o segundo uma boa solução (lme4).
"https://stat.ethz.ch/pipermail/r-sig-mixed-models/2009q3/002636.html"
"http://stackoverflow.com/questions/26449969/backward-selection-in-lme-singularity-in-backsolve-occured"

Espero que ajude,

​
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Éder Comunello
PhD Student in Agricultural Systems Engineering (USP/Esalq)
Brazilian Agricultural Research Corporation (Embrapa)
Dourados, MS, Brazil [22 16.5'S, 54 49.0'W]




Em 28 de janeiro de 2016 16:52, Victor Fioreze <victorvetzoo@hotmail.com> escreveu:
Olá retorno aqui com a minha duvida anterior:

Estou rodando um script com a função lme do pacote nlme e esta dando um erro.
Após eu rodar o modelo usando lme aparece:

Erro em MEEM(object, conLin, control$niterEM) : Singularity in backsolve at level 0, block 1

Revisei os dados e o script e esta tudo ok.
O que pode estar acontecendo?

Att,

pois não sei responder no fórum....

O arquivoa ser carregado esta no anexo

Segue o meu comando para que alguém possa tentar
> cruza <- read.table("C:/Users/Victor/Dropbox/projeto bezerras/Dados/cernelha.txt", header=T,)
> cruza
   Bezerro Tratamento   ACd  Data    DN   DJN  Sexo  ACD Idade
1      423          1 81.33 41937 41930 41948 FALSE 81.0    67
2      423          1 81.59 41944 41930 41948 FALSE 81.0    74
3      423          1 82.07 41951 41930 41948 FALSE 81.0    81
4      423          1 83.62 41958 41930 41948 FALSE 81.0    88
5      423          1 83.72 41965 41930 41948 FALSE 81.0    90
6      425          1 81.38 41937 41930 41962 FALSE 81.0    67
7      425          1 81.95 41944 41930 41962 FALSE 81.0    74
8      425          1 82.40 41951 41930 41962 FALSE 81.0    81
9      425          1 83.00 41958 41930 41962 FALSE 81.0    88
10     425          1 83.07 41965 41930 41962 FALSE 81.0    90
11     426          1 81.09 41937 41930 41968 FALSE 81.0    67
12     426          1 81.69 41944 41930 41968 FALSE 81.0    74
13     426          1 82.29 41951 41930 41968 FALSE 81.0    81
14     426          1 83.20 41958 41930 41968 FALSE 81.0    88
15     426          1 83.28 41965 41930 41968 FALSE 81.0    90
16     428          1 81.69 41937 41930 41980 FALSE 81.0    67
17     428          1 82.32 41944 41930 41980 FALSE 81.0    74
18     428          1 83.34 41951 41930 41980 FALSE 81.0    81
19     428          1 83.65 41958 41930 41980 FALSE 81.0    88
20     428          1 83.74 41965 41930 41980 FALSE 81.0    90
21     421          2 82.72 41937 41930 41931 FALSE 79.5    67
22     421          2 84.07 41944 41930 41931 FALSE 79.5    74
23     421          2 84.98 41951 41930 41931 FALSE 79.5    81
24     421          2 85.77 41958 41930 41931 FALSE 79.5    88
25     421          2 85.99 41965 41930 41931 FALSE 79.5    90
26     429          2 81.29 41937 41930 41989 FALSE 81.0    67
27     429          2 83.21 41944 41930 41989 FALSE 81.0    74
28     429          2 84.47 41951 41930 41989 FALSE 81.0    81
29     429          2 85.75 41958 41930 41989 FALSE 81.0    88
30     429          2 85.91 41965 41930 41989 FALSE 81.0    90
31     430          2 85.61 41937 41930 42007 FALSE 83.5    67
32     430          2 87.20 41944 41930 42007 FALSE 83.5    74
33     430          2 87.53 41951 41930 42007 FALSE 83.5    81
34     430          2 87.87 41958 41930 42007 FALSE 83.5    88
35     430          2 88.02 41965 41930 42007 FALSE 83.5    90
36     438          2 90.66 41937 41930 42063 FALSE 89.0    67
37     438          2 91.99 41944 41930 42063 FALSE 89.0    74
38     438          2 92.80 41951 41930 42063 FALSE 89.0    81
39     438          2 94.07 41958 41930 42063 FALSE 89.0    88
40     438          2 94.25 41965 41930 42063 FALSE 89.0    90
41     422          3 83.43 41937 41930 41933 FALSE 83.0    67
42     422          3 84.17 41944 41930 41933 FALSE 83.0    74
43     422          3 84.65 41951 41930 41933 FALSE 83.0    81
44     422          3 84.91 41958 41930 41933 FALSE 83.0    88
45     422          3 84.97 41965 41930 41933 FALSE 83.0    90
46     427          3 79.06 41937 41930 41978 FALSE 78.4    67
47     427          3 79.86 41944 41930 41978 FALSE 78.4    74
48     427          3 80.65 41951 41930 41978 FALSE 78.4    81
49     427          3 81.66 41958 41930 41978 FALSE 78.4    88
50     427          3 81.78 41965 41930 41978 FALSE 78.4    90
51     432          3 82.79 41937 41930 42018 FALSE 80.2    67
52     432          3 83.80 41944 41930 42018 FALSE 80.2    74
53     432          3 84.64 41951 41930 42018 FALSE 80.2    81
54     432          3 85.60 41958 41930 42018 FALSE 80.2    88
55     432          3 85.79 41965 41930 42018 FALSE 80.2    90
56     435          3 89.95 41937 41930 42025 FALSE 88.5    67
57     435          3 90.69 41944 41930 42025 FALSE 88.5    74
58     435          3 91.34 41951 41930 42025 FALSE 88.5    81
59     435          3 92.30 41958 41930 42025 FALSE 88.5    88
60     435          3 92.43 41965 41930 42025 FALSE 88.5    90
61     424          4 82.57 41937 41930 41954 FALSE 82.5    67
62     424          4 83.02 41944 41930 41954 FALSE 82.5    74
63     424          4 83.17 41951 41930 41954 FALSE 82.5    81
64     424          4 83.33 41958 41930 41954 FALSE 82.5    88
65     424          4 83.35 41965 41930 41954 FALSE 82.5    90
66     431          4 82.99 41937 41930 42013 FALSE 81.0    67
67     431          4 85.85 41944 41930 42013 FALSE 81.0    74
68     431          4 87.54 41951 41930 42013 FALSE 81.0    81
69     431          4 89.33 41958 41930 42013 FALSE 81.0    88
70     431          4 89.62 41965 41930 42013 FALSE 81.0    90
71     433          4 84.94 41937 41930 42020 FALSE 81.4    67
72     433          4 86.87 41944 41930 42020 FALSE 81.4    74
73     433          4 88.33 41951 41930 42020 FALSE 81.4    81
74     433          4 88.99 41958 41930 42020 FALSE 81.4    88
75     433          4 89.25 41965 41930 42020 FALSE 81.4    90
76     436          4 87.64 41937 41930 42036 FALSE 87.3    67
77     436          4 88.81 41944 41930 42036 FALSE 87.3    74
78     436          4 89.17 41951 41930 42036 FALSE 87.3    81
79     436          4 90.48 41958 41930 42036 FALSE 87.3    88
80     436          4 90.58 41965 41930 42036 FALSE 87.3    90

str(cruza)
'data.frame':   80 obs. of  9 variables:
 $ Bezerro   : int  423 423 423 423 423 425 425 425 425 425 ...
 $ Tratamento: int  1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...
 $ ACd       : num  81.3 81.6 82.1 83.6 83.7 ...
 $ Data      : int  41937 41944 41951 41958 41965 41937 41944 41951 41958 41965 ...
 $ DN        : int  41930 41930 41930 41930 41930 41930 41930 41930 41930 41930 ...
 $ DJN       : int  41948 41948 41948 41948 41948 41962 41962 41962 41962 41962 ...
 $ Sexo      : logi  FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE ...
 $ ACD       : num  81 81 81 81 81 81 81 81 81 81 ...
 $ Idade     : int  67 74 81 88 90 67 74 81 88 90 ...

library(nlme)
> attach(cruza)
> fTrat<-as.factor(Tratamento)
> class(fTrat)
[1] "factor"
> class(ACd)
[1] "numeric"
> class(ACD)
[1] "numeric"
> class(Data)
[1] "integer"
> Data<-as.factor(Data)
> simcomp.ran <- lme(ACd ~ DJN + ACD + fTrat + Data + fTrat:Data + ACD*fTrat + fTrat*DJN,
+ random= ~1 | Bezerro/fTrat)
Erro em MEEM(object, conLin, control$niterEM) : 
  Singularity in backsolve at level 0, block 1


Muito obrigado pela ajuda e desculpe não saber responder no fórum.

Abraço a todos!

Victor Ionatan Fioreze
Médico Veterinário e Zootecnista
Mestrando em Nutrição de Ruminantes, PPGZ-UFPel
Bolsista Capes
Integrante GERUMEN
(53) 81032887


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