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:?\8&B$[�+V"%s" link not available for negative binomial family; available links are "identity", "log" and "sqrt""gradient" attribute missing"hessian" attribute missing%d missing observation deleted%d missing observations deleted%d row with zero weights not counted%d rows with zero weights not counted%s does not have both 'qr' and 'y' components'Sigma' is not positive definite'W' is not positive definite'X' must be a numeric or complex matrix'anova' is not available for PQL fits'breaks' do not cover the data'breaks' must be strictly increasing'c' must be at least 1.548 and has been ignored'center' is not the right length'coef' must define a contrast, i.e., sum to 0'coef' must have same length as 'contrast.obj''data' has no 'terms' attribute'densfun' must be supplied as a function or name'dropterm' not implemented for "mlm" fits'family' not recognized'h' must be strictly positive'init' method is unknown'lqs' failed: all the samples were singular'method' is unknown'nbins' must result in a positive integer'newdata' is not of the right length'nu' must exceed 2'object' has no 'call' component.  Updating not possible'prior' is of incorrect length'ps' must be at least 'p''quantile' must be at least %d'quantile' must be at most %d'rlm' failed to converge in %d steps'start' is not of the correct length'start' must be a named list'start' specifies names which are not arguments to 'densfun''theta' must be given'theta' must be specified'uin' is too large to fit plot in'use.start' cannot be used with R's version of 'glm''x' and 'y' must have the same number of rows'x' contains missing or infinite values'x' has length zero'x' is not a matrix'x' is probably collinear'x' is singular: singular fits are not implemented in 'rlm''x' must be a non-empty numeric vector'y' must be a matrix0 df terms are changing AICAIC is -infinity for this model, so 'stepAIC' cannot proceedAIC is not defined for this model, so 'stepAIC' cannot proceedAIC undefined for REML fitExponential values must be >= 0F test assumes 'quasi%s' familyInfs not allowed in 'd'Initial estimate: %sInitial fit:Initial value for 'theta': %fIter. %d Alpha: %sParameter:Probable convergence failureRe-fitting to get HessianResponse variable must be positive after additionsWaiting for profiling to be done...Weibull values must be > 0all frequencies are zeroall variables must be factorsalternation limit reachedan initial configuration must be supplied if there are NAs in 'd'an initial configuration must be supplied with NA/Infs in 'd'an intercept is needed and assumedanova is not implemented for a single "polr" objectat least %d cases are neededat least 3 distinct 'x' values are neededat least one column has IQR 0attempt to find suitable starting values failedbandwidths must be strictly positivebiplot is only possible if nf >= 2cannot estimate scale: MAD is zero for this samplecannot have leave-one-out CV with 'newdata'cannot use leave-one-out CV with method %scolumns of 'contrast.obj' must define a contrast (sum to zero)data vectors must be the same lengthdesign appears to be rank-deficient, so dropping some coefsdim(W) is not correctdistances must be result of 'dist' or a square matrixdowneach element of '%s' must be logicalempty row or column in tableestimate truncated at zeroextra arguments discardedfactors in 'newdata' do not match those for 'object'formula specifies no responsefrequency table is %d-dimensionalgamma values must be >= 0group %s is emptygroups %s are emptygroup means are numerically identicalhigher-way table requested.  Only 2-way allowedincompatible argumentsinfinite, NA or NaN values in 'x'initial configuration must be completeinvalid 'prior'invalid 'test.vec'invalid initial configurationinvalid length(d)invalid number of levelsinvalid row(x)invalid sizeinvalid table specificationiteration %diteration limit reachediteration limit reached near 'x = %f'length of 'weights' must equal number of observationslength of 'wt' must equal number of observationsminimum occurred at one end of the rangemissing or infinite values are not allowedmissing or infinite values in 'x'missing or infinite values in the data are not allowedmissing values are not allowedmodels were not all fitted to the same size of datasetneed positive values to fit a log-Normalnegative 'weights' valuenegative or non-integer entries in tablenegative values not allowed for the negative binomial familynegative weights not allowedno 'addterm' method implemented for "mlm" modelsno positive weightsno solution in the specified range of bandwidthsno terms in scopeno terms in scope for adding to objectnot a "polr" objectnot all objects are of class "negbin"not all objects are of class "polr"not enough non-missing datanrow(x) and length(grouping) are differentnumber of rows in use has changed: remove missing values?object not of class "lda"object not of class "qda"only %d set, so all sets will be triedonly %d sets, so all sets will be triedonly 'REML = FALSE' is implementedonly Chi-squared LR tests are implementedonly finite values are allowed in 'lims'optimization failedpackage 'nlme' is essentialprofiling has found a better solution, so original fit had not convergedrank = 0: variables are numerically constantrank deficiency in group %sregression apparently linearresponse must be a factorresponse must have 3 or more levelsresponse variable must be positivescope is not a subset of term labelssome group is too small for 'qda'some of ... do not matchsupplying pars for the %s distribution is not supportedtests made without re-estimating 'theta'the contrast defined is empty (has no TRUE elements)theta =theta.ml: itertrying + %strying - %suneven breaks with 'prob = FALSE' will give a misleading plotunimplemented method: %sunsupported distributionupusing the %d/%d row from a combined fitusing the %d/%d rows from a combined fitvariable %s appears to be constant within groupsvariables %s appear to be constant within groupsvariable names in 'newdata' do not match those in 'object'variables are collinearweighted fits are not supportedwrong number of variableszero or negative distance between objects %d and %dProject-Id-Version: MASS 7.3-49
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link "%s" non disponibile per la famiglia binomiale negativa; i collegamenti disponibili sono "identity", "log" e "sqrt"attributo "gradient" mancanteattributo "hessian" mancanteeliminata %d osservazione mancanteeliminate %d osservazioni mancanti%d riga con pesi zero non conteggiati%d rige con pesi zero non conteggiati%s non ha entrambi le componenti 'qr' e 'y''Sigma' non è definito positivo'W' non è definito positivo'X' dev'essere una matrice numerica o complessa'anova' non è disponibile per adattamenti PQL'breaks' non copre i dati'breaks' dev'essere strettamente crescente'c' dev'essere almeno 1.548 ed è stato ignorato'center' non è della lunghezza giusta'coef' deve definire un contrasto, e.g., sommare a 0'coef' deve avere la stessa lunghezza di 'contrast.obj''data' non ha l'attributo 'terms''densfun' dev'essere passato come una funzione o nome'dropterm' non implementato per adattamenti "mlm"'family' non riconosciuta'h' dev'essere strettamente positivoil metodo 'init' è sconosciuto'lqs' fallito: tutti i campioni erano singolari'method' è sconosciuto'nbins' dev'essere un numero intero positivo'newdata' non è della lunghezza giusta'nu' deve eccedere 2'object' non ha alcun componente 'call'. L'aggiornamento non è possibile'prior' è di lunghezza incorretta'ps' dev'essere almeno 'p''quantile' dev'essere almeno %d'quantile' dev'essere al massimo %d'rlm' non è riuscito a convergere in %d passaggi'start' non è della lunghezza corretta'start' dev'essere una lista nominata'start' specifica nomi che non sono argomenti per 'densfun''theta' dev'essere passato'theta' dev'essere specificato'uin' è troppo grande per adattarsi al plot'use.start' non può essere utilizzato con la versione R di 'glm''x' e 'y' devono avere lo stesso numero di righe'x' contiene valori mancanti o infiniti'x' ha lunghezza zero'x' non è una matrice'x' è probabilmente collineare'x' è singolare: gli adattmenti singolari non sono implementati in 'rlm''x' dev'essere un vettore numerico non vuoto'y' dev'essere una matrice0 termini df stanno cambiando AICL'AIC è infinito per questo modello, quindi 'stepAIC' non può procedereAIC non è definito per questo modello, quindi 'stepAIC' non può procedereAIC non definito per un adattamento REMLI valori esponenziali devono essere >= 0Il test F assume una famiglia 'quasi%s'Infs non è ammesso in 'd'Stima iniziale: %sAdattamento iniziale:Valore iniziale di 'theta': %fIter. %d Alpha: %sParametro:Probabile fallimento di convergenzaRi-adattamento per ottenere HessianLa variabile di risposta dev'essere positiva dopo le aggiunteIn attesa che venga eseguita la profilazione...I valori Weibull devono essere > 0tutte le frequenze sono zerotutte le variabili devono essere fattorilimite di alternanza raggiuntouna configurazione iniziale dev'essere passata se ci sono NA in 'd'una configurazione iniziale dev'essere passata con NA/Infs in 'd'un'intercetta è necessaria e presuntaanova non è implementata per un singolo oggetto "polr"sono richiesti almeno %d casisono necessari almeno 3 valori 'x' distintialmeno una colonna ha IQR 0la ricerca di valori iniziali adeguati non è riuscitala larghezza di banda dev'essere strettamente positivail biplot è possibile solo se nf >= 2non è possibile stimare la scala: MAD è zero per questo campionenon è possibile avere una CV leave-one-out con 'newdata'non è possibile avere una CV leave-one-out con il metodo %sle colonne di 'contrast.obj' deve definire un contrasto (sommare a zero)i vettori dati devono essere della medesima lunghezzail disegno sembra essere carente di rango, quindi si eliminano alcuni coefficientidim(W) non è correttale distanze devono essere il risultato di 'dist' o una matrice quadratagiùogni elemento di '%s' dev'essere logicoriga o colonna vuota nella tabellastima troncata a zeroargomenti extra ignoratii fattori in 'newdata' non corrispondono a quelli per 'object'la formula non specifica alcuna rispostala tabella delle frequenze è %d-dimensionalei valori gamma devono essere >= 0il gruppo %s è vuotoi gruppi %s sono vuotile medie di gruppo sono numericamente identicherichiesta tabella di livello superiore. Solo 2 vie ammesseargomenti incompatibilivalori infiniti, NA o NaN in 'x'la configurazione iniziale dev'essere completa'prior' non valido'test.vec' non validoconfigurazione iniziale non validalength(d) non validanumero di livelli non validorow(x) non validodimensione non validaspecificazione di tabella non validaiterazione %draggiunto il limite di iterazioniraggiunto limite di iterazioni vicino 'x = %f'la lunghezza di 'weights' deve eguagliare il numero di osservazionila lunghezza di 'wt' deve eguagliare il numero di osservazioniminimo realizzato in uno degli estremi del rangei valori mancanti o infiniti non sono ammessivalori mancanti o infiniti in 'x'non sono ammessi i valori mancanti o infiniti nei datii valori mancanti non sono ammessii modelli non sono tutti adattati alla medesima dimensione del datasetrichiesti valori positivi per adattarsi a una log-Normalvalore 'weights' negativovoci negative o non intere nella tabellavalori negativi non ammessi per la famiglia binomiale negativapesi negativi non ammessinessun metodo 'addterm' implementato per i modelli 'mlm'nessun peso positivonon ci sono soluzioni nel range di badwidth specificatoscope senza terminiscope senza termini da aggiungere all'oggettonon è un oggetto "polr"non tutti gli oggetti sono di classe "negbin"non tutti gli oggetti sono di classe "polr"non ci sono abbastanza dati non-missingnrow(x) e length(grouping) sono differentiil numero di righe utilizzate è cambiato: rimuovere i valori mancanti?l'oggetto non è di classe "lda"l'oggetto non è di classe "qda"solo %d insieme, quindi tutti saranno provatisolo %d insiemi, quindi tutti saranno provatisolo 'REML = FALSE' è implementatosolo i test Chi-squared LR sono implementatisolo i valori finiti sono ammessi in 'lims'ottimizzazione fallitail pacchetto 'nlme' è essenzialela profilazione ha trovato una soluzione migliore, quindi la stima originale non convergerank = 0: le variabili sono numericamente costanticarenza di rango nel gruppo %sregressione apparentemente linearela risposta dev'essere un fattorela risposta deve avere 3 o più livellila variabile risposta dev'essere positivascope non è un sottoinsieme delle etichette dei terminialcuni gruppi sono troppo piccoli per 'qda'alcuni di... non corrispondenon è supportato il passaggio di pars per la distribuzione %stest eseguiti senza stimare di nuovo 'theta'il contrasto definito è vuoto (non ha elementi TRUE)theta =theta.ml: iterazioneprovando + %sprovando - %sinterruzioni irregolari con 'prob = FALSE' daranno un plot fuorviantemetodo non implementato: %sdistribuzione non supportatasuutilizzo la riga %d/%d da una stima combinatautilizzo le righe %d/%d da una stima combinatala variabile %s sembra essere costante all'interno dei gruppile variabili %s sembrano essere costanti all'interno dei gruppii nomi delle variabili in 'newdata' non corrispondono a quelle in 'object'le variabili sono collinearigli adattamenti ponderati non sono supportatinumero errato di variabilidistanza zero o negativa tra gli oggetti %d e %d