質問をすることでしか得られない、回答やアドバイスがある。

15分調べてもわからないことは、質問しよう!

ただいまの
回答率

90.52%

  • R

    302questions

    R言語は、「S言語」をオープンソースとして実装なおした、統計解析向けのプログラミング言語です。 計算がとても速くグラフィックも充実しているため、数値計算に向いています。 文法的には、統計解析部分はS言語を参考にしており、データ処理部分はSchemeの影響を受けています。 世界中の専門家が開発に関わり、日々新しい手法やアルゴリズムが追加されています。

R言語fa関数警告メッセージ

受付中

回答 0

投稿

  • 評価
  • クリップ 0
  • VIEW 263

junsuke16

score 4

R言語を用いて因子分析を行っていますが、警告メッセージが表示されます。

fa(df*10^12, nfactors=6 ,rotate="promax", SMC=TRUE, min.err = 0.00001, max.iter = 10000000, fm="minres", scores=T)
と因子分析を行うと警告メッセージが下記のように出ます。

警告メッセージ: 
1: In pchisq(df = result$dof, ncp = x, q = result$STATISTIC) :
pnchisq(x=2.1596e+06, ..): 1000000 回の繰り返し計算で収束しませんでした 
2: In pchisq(df = result$dof, ncp = x, q = result$STATISTIC) :
pnchisq(x=2.1596e+06, ..): 1000000 回の繰り返し計算で収束しませんでした 
3: In pchisq(df = result$dof, ncp = x, q = result$STATISTIC) :
pnchisq(x=2.1596e+06, ..): 1000000 回の繰り返し計算で収束しませんでした 
4: In pchisq(df = result$dof, ncp = x, q = result$STATISTIC) :
pnchisq(x=2.1596e+06, ..): 1000000 回の繰り返し計算で収束しませんでした 
5: In pchisq(df = result$dof, ncp = x, q = result$STATISTIC) :
pnchisq(x=2.1596e+06, ..): 1000000 回の繰り返し計算で収束しませんでした 
6: In pchisq(df = result$dof, ncp = x, q = result$STATISTIC) :
pnchisq(x=2.1596e+06, ..): 1000000 回の繰り返し計算で収束しませんでした 
7: In pchisq(df = result$dof, ncp = x, q = result$STATISTIC) :
pnchisq(x=2.1596e+06, ..): 1000000 回の繰り返し計算で収束しませんでした 
8: In pchisq(df = result$dof, ncp = x, q = result$STATISTIC) :
pnchisq(x=2.1596e+06, ..): 1000000 回の繰り返し計算で収束しませんでした 
9: In pchisq(df = result$dof, ncp = x, q = result$STATISTIC) :
pnchisq(x=2.1596e+06, ..): 1000000 回の繰り返し計算で収束しませんでした 
10: In pchisq(df = result$dof, ncp = x, q = result$STATISTIC) :
pnchisq(x=2.1596e+06, ..): 1000000 回の繰り返し計算で収束しませんでした 
11: In pchisq(df = result$dof, ncp = x, q = result$STATISTIC) :
pnchisq(x=2.1596e+06, ..): 1000000 回の繰り返し計算で収束しませんでした 
12: In pchisq(df = result$dof, ncp = x, q = result$STATISTIC) :
pnchisq(x=2.1596e+06, ..): 1000000 回の繰り返し計算で収束しませんでした 
13: In pchisq(df = result$dof, ncp = x, q = result$STATISTIC) :
pnchisq(x=2.1596e+06, ..): 1000000 回の繰り返し計算で収束しませんでした 
14: In pchisq(df = result$dof, ncp = x, q = result$STATISTIC) :
pnchisq(x=2.1596e+06, ..): 1000000 回の繰り返し計算で収束しませんでした 
15: In pchisq(df = result$dof, ncp = x, q = result$STATISTIC) :
pnchisq(x=2.1596e+06, ..): 1000000 回の繰り返し計算で収束しませんでした 
16: In pchisq(df = result$dof, ncp = x, q = result$STATISTIC) :
pnchisq(x=2.1596e+06, ..): 1000000 回の繰り返し計算で収束しませんでした 
17: In pchisq(df = result$dof, ncp = x, q = result$STATISTIC) :
pnchisq(x=2.1596e+06, ..): 1000000 回の繰り返し計算で収束しませんでした 
18: In pchisq(df = result$dof, ncp = x, q = result$STATISTIC) :
pnchisq(x=2.1596e+06, ..): 1000000 回の繰り返し計算で収束しませんでした 
19: In pchisq(df = result$dof, ncp = x, q = result$STATISTIC) :
pnchisq(x=2.1596e+06, ..): 1000000 回の繰り返し計算で収束しませんでした 
20: In pchisq(df = result$dof, ncp = x, q = result$STATISTIC) :
pnchisq(x=2.1596e+06, ..): 1000000 回の繰り返し計算で収束しませんでした 
21: In pchisq(df = result$dof, ncp = x, q = result$STATISTIC) :
pnchisq(x=2.1596e+06, ..): 1000000 回の繰り返し計算で収束しませんでした 
22: In pchisq(df = result$dof, ncp = x, q = result$STATISTIC) :
pnchisq(x=2.1596e+06, ..): 1000000 回の繰り返し計算で収束しませんでした 
23: In pchisq(df = result$dof, ncp = x, q = result$STATISTIC) :
pnchisq(x=2.1596e+06, ..): 1000000 回の繰り返し計算で収束しませんでした 
24: In pchisq(df = result$dof, ncp = x, q = result$STATISTIC) :
pnchisq(x=2.1596e+06, ..): 1000000 回の繰り返し計算で収束しませんでした 
25: In pchisq(df = result$dof, ncp = x, q = result$STATISTIC) :
pnchisq(x=2.1596e+06, ..): 1000000 回の繰り返し計算で収束しませんでした 
26: In pchisq(df = result$dof, ncp = x, q = result$STATISTIC) :
pnchisq(x=2.1596e+06, ..): 1000000 回の繰り返し計算で収束しませんでした 
27: In pchisq(df = result$dof, ncp = x, q = result$STATISTIC) :
pnchisq(x=2.1596e+06, ..): 1000000 回の繰り返し計算で収束しませんでした 
28: In pchisq(df = result$dof, ncp = x, q = result$STATISTIC) :
pnchisq(x=2.1596e+06, ..): 1000000 回の繰り返し計算で収束しませんでした 
29: In pchisq(df = result$dof, ncp = x, q = result$STATISTIC) :
pnchisq(x=2.1596e+06, ..): 1000000 回の繰り返し計算で収束しませんでした 

繰り返し回数が小さいためであるとおもって、max.iterの回数を増やしたのですが、特に変化がありません。この問題はどのように解決できるのでしょうか?

よろしくお願いします。

  • 気になる質問をクリップする

    クリップした質問は、後からいつでもマイページで確認できます。

    またクリップした質問に回答があった際、通知やメールを受け取ることができます。

    クリップを取り消します

  • 良い質問の評価を上げる

    以下のような質問は評価を上げましょう

    • 質問内容が明確
    • 自分も答えを知りたい
    • 質問者以外のユーザにも役立つ

    評価が高い質問は、TOPページの「注目」タブのフィードに表示されやすくなります。

    質問の評価を上げたことを取り消します

  • 評価を下げられる数の上限に達しました

    評価を下げることができません

    • 1日5回まで評価を下げられます
    • 1日に1ユーザに対して2回まで評価を下げられます

    質問の評価を下げる

    teratailでは下記のような質問を「具体的に困っていることがない質問」、「サイトポリシーに違反する質問」と定義し、推奨していません。

    • プログラミングに関係のない質問
    • やってほしいことだけを記載した丸投げの質問
    • 問題・課題が含まれていない質問
    • 意図的に内容が抹消された質問
    • 広告と受け取られるような投稿

    評価が下がると、TOPページの「アクティブ」「注目」タブのフィードに表示されにくくなります。

    質問の評価を下げたことを取り消します

    この機能は開放されていません

    評価を下げる条件を満たしてません

    評価を下げる理由を選択してください

    詳細な説明はこちら

    上記に当てはまらず、質問内容が明確になっていない質問には「情報の追加・修正依頼」機能からコメントをしてください。

    質問の評価を下げる機能の利用条件

    この機能を利用するためには、以下の事項を行う必要があります。

まだ回答がついていません

15分調べてもわからないことは、teratailで質問しよう!

  • ただいまの回答率 90.52%
  • 質問をまとめることで、思考を整理して素早く解決
  • テンプレート機能で、簡単に質問をまとめられる

関連した質問

同じタグがついた質問を見る

  • R

    302questions

    R言語は、「S言語」をオープンソースとして実装なおした、統計解析向けのプログラミング言語です。 計算がとても速くグラフィックも充実しているため、数値計算に向いています。 文法的には、統計解析部分はS言語を参考にしており、データ処理部分はSchemeの影響を受けています。 世界中の専門家が開発に関わり、日々新しい手法やアルゴリズムが追加されています。