File: C:/Program Files/R/R-4.4.0/library/translations/ja/LC_MESSAGES/R-stats.mo
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'by' must be a list 'centers' must be a number or a matrix 'circular' must be logical and not NA 'coef' does not have the correct length 'coef' must be a vector 'coef' must define a contrast, i.e., sum to 0 'coef' must have same length as 'contrast.obj' 'col.vars' missing or incorrect 'conf.level' must be a single number between 0 and 1 'control' argument must be a named list 'covmat' is not a valid covariance list 'covmat' is of unknown type 'cterms' argument must match terms in model object 'cutpoints' must be unique in 0 < cuts < 1, but are = 'cutpoints' must be unique, but are = 'cv' must not be NA when 'df' is specified 'data' must be a data.frame, not a matrix or an array 'data' must be a list or an environment 'degree' must be 0, 1 or 2 'degree' must be at least 1 'degree' must be less than number of unique points 'deriv' must be between 0 and 3 'end' value not changed 'family' argument seems not to be a valid family object 'family' not recognized 'file' must be a character string or connection 'filter' is longer than time series 'formula' has '.' in both left and right hand sides 'formula' missing 'formula' missing or incorrect 'formula' missing or invalid 'formula' must have both left and right hand sides 'formula' should be of the form response ~ group 'frequency' not changed 'height' must be at least %g, the maximal height of its components 'hybrid' is ignored for a 2 x 2 table 'id.n' must be in {1,..,%d} 'init' is of the wrong length 'init' must have %d column 'init' must have 1 or %d columns 'interval' must be a vector of length 2 'iter.max' must be positive 'k' and 'h' must be a scalar 'k' is bigger than 'n'! Changing 'k' to %d 'k' is not a kernel 'k' is not an integer 'k' must be in {1, 2, .. n - 1} 'k' must be odd! Changing 'k' to %d 'k' must be positive 'kernapply' is not available for object 'x' 'lag.max' must be at least 0 'lag.max' must be at least 1 'logLik.lm' does not support multiple responses 'low' and 'high' cannot be both TRUE 'lower' and 'upper' must be finite values 'm' is less than 1 'm' must be numeric with non-negative integers 'main' must be TRUE, FALSE, NULL or character (vector). 'margin' must contain names or numbers corresponding to 'table' 'margins' must be a numeric vector of length 2 'mlm' objects with weights are not supported 'model$order' must be of length 3 'model' must be list 'model.tables' is not implemented for multiple responses 'mu' must be a single number 'mult' must be integer >= 2, typically = 30 'n' must be a positive integer >= 'x' 'n' must be strictly positive 'n.ahead' must be at least 1 'newdata' does not have named columns matching one or more of the original columns 'newdata' does not have the correct number of columns 'newdata' had %d row 'newdata' had %d rows 'newdata' must be a matrix or data frame 'nknots' must be at least 1 'nknots' must be numeric (in {1,..,n}) 'nterms' is missing with no default 'object' does not include an error 'qr' component 'object' has no 'effects' component 'offset' must be numeric 'or' must be a single number between 0 and Inf 'order' must be a non-negative numeric vector of length 3 'order.dendrogram' requires a dendrogram 'order.max' must be < 'n.used' 'order.max' must be >= 0 'order.max' must be >= 1 'p' must be a single number between 0 and 1 'p' must be between 0 and 0.5 'p' must have the same length as 'x' and 'n' 'params' has wrong length 'plot.stepfun' called with wrong type of argument 'x' 'ppr' applies only to numerical variables 'princomp' can only be used with more units than variables 'print.level' must be in {0,1,2} 'prob' and 'mu' both specified 'probs' outside [0,1] 'proj' is not implemented for multiple responses 'r' is less than 0 'r' is less than 1 'r' must be a single positive number 'ratio' must be a single positive number 'ref' must be an existing level 'ref' must be of length one 'reorder.dendrogram' requires a dendrogram 'row.var.names' missing 'sampleT' and 'nser' must be integer 'scale' is outside [0, 1] 'scores' argument is of the wrong length 'scores' must all be different numbers 'se.fit' not yet implemented for multivariate models 'seasonal$order' must be a non-negative numeric vector of length 3 'seasonal' must be a list with component 'order' 'span' must be between 0 and 1. 'spar' must be of length 1 'spline' requires n >= 1 'start' > 'end' 'start' and 'table' must be same length 'start' cannot be after 'end' 'start' must have %d row 'start' must have %d rows 'start' value not changed 'start.innov' is too short: need %d point 'start.innov' is too short: need %d points 'termlabels' must be a character vector of length at least one 'termobj' must be a object of class %s 'tol' must be strictly positive and finite 'trace != 0' needs 'REPORT >= 1' 'ts' object must have one or more observations 'variance' "%s" is invalid: possible values are "mu(1-mu)", "mu", "mu^2", "mu^3" and "constant" 'varying' arguments must be the same length 'varying' has wrong length 'varying' must be in seq_along(pars) 'varying' must be logical, integer or character 'varying' must be nonempty list or vector 'weights' as formula should be one-sided 'weights' must all be finite 'weights' must be a numeric vector 'weights' must not be negative 'which' must be in 1:6 'which' specified no factors 'which' specified some non-factors which will be dropped 'x' and 'T' have incompatible length 'x' and 'g' must have the same length 'x' and 'n' must have the same length 'x' and 'p' must have the same number of elements 'x' and 'w' must have the same length 'x' and 'weights' have unequal length 'x' and 'y' must have at least 2 levels 'x' and 'y' must have the same length 'x' and 'y' must have the same number of levels (minimum 2) 'x' contains missing values 'x' has been rounded to integer: %s 'x' has entries too large to be integer 'x' has rank 0 'x' is a list, so ignoring argument 'g' 'x' is empty 'x' is not a kernel 'x' is not a vector 'x' is not a vector or matrix 'x' is shorter than kernel 'k' 'x' must at least have 2 elements 'x' must be *strictly* increasing (non - NA) 'x' must be a 3-dimensional array 'x' must be a list with at least 2 elements 'x' must be a matrix 'x' must be a matrix or a data frame 'x' must be a numeric matrix 'x' must be a numeric vector 'x' must be a time series or an ar() fit 'x' must be an "ftable" object 'x' must be between %s and %s 'x' must be between -1 and 1 'x' must be between 0 and 1 for periodic smooth 'x' must be coefficient matrix/data frame 'x' must be finite, nonnegative, and integer 'x' must be non-negative 'x' must be nonnegative and integer 'x' must be numeric 'x' must be square with at least two rows and columns 'x' must contain finite values only 'x' must have 1 or more non-missing values 'x' must have 2 columns 'x' must have at least 2 rows and 2 columns 'x' must have at least 2 rows and columns 'x' must have length >= 1 'x', 'y', and 'z' must have the same length 'xi' does not have the right length 'xreg' and 'newxreg' have different numbers of columns 'xreg' is collinear 'xy.labels' must be logical or character 'y' has rank 0 'y' is missing for paired test 'y' must be a numeric vector 'y' must be increasing or decreasing 'y' must be numeric 'y' must be numeric or a function or a string naming a valid function 'y' must be numeric vector 'y' must be one longer than 'x' 'y', 'groups' and 'blocks' must have the same length , 0 (non-NA) cases 0s in V(mu) AIC is -infinity for this model, so 'step' cannot proceed AIC is not defined for this model, so 'step' cannot proceed ANOVA F-tests on an essentially perfect fit are unreliable Assuming constant prediction variance even though model fit is weighted Barrier algorithm ran out of iterations and did not converge Cannot compute exact p-value with ties Chi-squared approximation may be incorrect Colv = "Rowv" but nrow(x) != ncol(x) Consider providing an as.hclust.%s() method Design is unbalanced - use se.contrast() for se's Error() model is singular F test assumes 'quasi%s' family F test assumes quasi%s family MA part of model is not invertible MLE only implemented for univariate series NA lev[]; probably smoothing parameter 'spar' way too large! NA values not allowed in 'd' NA's are not allowed in 'groups' or 'blocks' NAs are not allowed NAs in '%s' NAs in 'x' NAs in V(mu) NAs in d(mu)/d(eta) NAs present: setting 'delta' to -1 Objective function decreased at outer iteration %d Objective function increased at outer iteration %d PCA applies only to numerical variables Page [%d,%d]: i =%s; j =%s Quick-TRANSfer stage steps exceeded maximum (= %d) Refitting model to allow projection Requested conf.level not achievable SEs for type '%s' are not yet implemented Standard error information not returned as design is unbalanced.
Standard errors can be obtained through 'se.contrast'. The "ward" method has been renamed to "ward.D"; note new "ward.D2" X does not define a subspace of M X matrix has rank %d, but only %d observation X matrix has rank %d, but only %d observations _NOT_ converged in %d iteration _NOT_ converged in %d iterations a two-sided formula is required all 'x' values are identical all 'x' values must be non-negative to fit the Weibull growth model all elements of 'which' must be between 1 and %d all entries of 'x' must be nonnegative and finite all groups must contain data all observations are in the same group all parameters were fixed all times contain an NA all weights should be non-negative alternative must be "two.sided", "less" or "greater" ambiguous clustering method ambiguous distance method anova is only defined for sequences of "nls" objects argument 'na.action' will be ignored argument 'object' has an impossible length argument 'sides' must be 1 or 2 argument 'subset' will be ignored argument 'x' cannot be coerced to class %s argument 'x' must be numeric argument does not include a 'qr' component argument does not include an 'effects' component arguments 'r' and 'c' must have the same sums arguments must have same length arguments must have the same length assuming prediction variance inversely proportional to weights used for fitting at least one entry of 'x' must be positive attempt to smooth NA values attempt to smooth non-numeric values attempting model selection on an essentially perfect fit is nonsense bad value for 'end' bad value for 'lag' or 'differences' bad value for 'start' bandwidth 'k' must be >= 1 and odd! baseline group number out of range biplots are not defined for complex PCA both 'span' and 'enp.target' specified: 'span' will be used both 'x' and 'covmat' were supplied: 'x' will be ignored both 'x' and 'y' must be non-empty bounds can only be used with method L-BFGS-B (or Brent) burn-in 'n.start' must be as long as 'ar + ma' but %d variable but %d variables but variable found had %d row but variables found have %d rows calling anova.lm(<fake-lm-object>) ... calling predict.lm(<fake-lm-object>) ... calling summary.lm(<fake-lm-object>) ... can use ci.type="ma" only if first lag is 0 cannot calculate REML log-likelihood for "nls" objects cannot change frequency from %g to %g cannot compute asymptotic confidence set or estimator cannot compute confidence interval when all observations are tied cannot compute confidence set, returning NA cannot compute estimate, returning NA cannot compute exact confidence interval with ties cannot compute exact confidence interval with zeroes cannot compute exact confidence intervals with ties cannot compute exact p-value with ties cannot compute exact p-value with zeroes cannot compute simulated p-value with zero marginals cannot create a formula from a zero-column data frame cannot find valid starting values: please specify some cannot fit an asymptotic regression model to these data cannot fit models without level ('alpha' must not be 0 or FALSE) cannot handle 'pairwise.complete.obs' cannot plot more than 10 series as "multiple" cannot recognize parameter name cannot rescale a constant/zero column to unit variance cannot simulate from non-integer prior.weights cannot use 'cor = TRUE' with a constant variable cannot use dots in formula with given data cannot use more inner knots than unique 'x' values coefficients do not add to 1 collapsing to unique 'x' values column dendrogram ordering gave index of wrong length columns of 'contrast.obj' must define a contrast (sum to zero) columns of 'contrast.obj' must define a contrast(sum to zero) contrasts apply only to factors contrasts can be applied only to factors with 2 or more levels contrasts not defined for %d degrees of freedom convergence problem in zero finding: converting non-invertible initial MA values covariance matrix is not non-negative definite coverage probability out of range [0,1) cross-validation with non-unique 'x' values seems doubtful data are essentially constant data must be non-zero for multiplicative Holt-Winters dendrogram entries must be 1,2,..,%d (in any order), to be coercible to "hclust" dendrogram node with non-positive #{branches} dendrogram non-leaf node with non-positive #{branches} design is unbalanced so cannot proceed did not converge in %d iteration did not converge in %d iterations did not succeed extending the interval endpoints for f(lower) * f(upper) <= 0 dimension 0 in 'x' or 'y' distances must be result of 'dist' or a square matrix each dimension in table must be >= 2 each element of '%s' must be logical eff.aovlist: non-orthogonal contrasts would give an incorrect answer either 'k' or 'h' must be specified elements of 'k' must be between 1 and %d elements of 'n' must be positive elements of 'p' must be in (0,1) elements of 'x' must be nonnegative elements of 'x' must not be greater than those of 'n' empty cluster: try a better set of initial centers empty model supplied essentially perfect fit: summary may be unreliable exactly one of 'groups', 'n', 'between.var', 'within.var', 'power', and 'sig.level' must be NULL exactly one of 'n', 'delta', 'sd', 'power', and 'sig.level' must be NULL exactly one of 'n', 'p1', 'p2', 'power', and 'sig.level' must be NULL extending time series when replacing values extra arguments discarded f() values at end points not of opposite sign f.lower = f(lower) is NA f.upper = f(upper) is NA factor %s has new level %s factor %s has new levels %s factor analysis applies only to numerical variables factor analysis requires at least three variables failed to guess time-varying variables from their names family '%s' not implemented first argument must be a "loess" object fitting parameter %s without any variables fitting parameters %s without any variables fitting to calculate the null deviance did not converge -- increase 'maxit'? formula '%s' must be of the form '~expr' formula missing frequency must be a positive integer >= 2 for BSM glm.fit: algorithm did not converge glm.fit: algorithm stopped at boundary value glm.fit: fitted probabilities numerically 0 or 1 occurred glm.fit: fitted rates numerically 0 occurred grouping factor must have exactly 2 levels hat values (leverages) are all = %s
and there are no factor predictors; no plot no. 5 if 'x' is not a matrix, 'y' must be given if 'x' is not an array, 'y' must be given if 'x' is not an array, 'z' must be given ignoring prior weights incompatible dimensions inconsistent specification of 'ar' order inconsistent specification of 'ma' order incorrect dimensions for 'xi' incorrect length of 'x' incorrect specification for 'col.vars' incorrect specification for 'formula' incorrect specification for 'row.vars' incorrect variable names in lhs of formula incorrect variable names in rhs of formula increasing bw.SJ() search interval (%d) to [%.4g,%.4g] initial centers are not distinct initial value is not in the interior of the feasible region inner loop 1; cannot correct step size inner loop 2; cannot correct step size interactions are not allowed invalid 'SSinit' invalid 'abbr.colnames' invalid 'control' argument invalid 'control.spar' invalid 'data' argument invalid 'endrule' argument invalid 'extendInt'; please report invalid 'lm' object: no 'terms' component invalid 'method' argument invalid 'nb' invalid 'tree' ('merge' component) invalid 'use' argument invalid 'x' invalid 'y' invalid (length 0) node in dendrogram invalid NCOL(X) invalid argument 'c' invalid argument 'cell' invalid argument 'degree' invalid argument 'lambda' invalid argument 'n' invalid argument 'omit' invalid argument 'r' invalid argument 'span' invalid argument to 'getProfile' invalid clustering method invalid dissimilarities invalid distance method invalid fitted means in empty model invalid formula invalid formula in deriv invalid interpolation method invalid length of members invalid length(x) invalid linear predictor values in empty model invalid model QR matrix invalid ncol(x) invalid nrow(x) invalid number of points invalid parameter values invalid response type invalid value of %s k must be between 2 and %d length mismatch in convolution length of 'center' must equal the number of columns in 'x' length of 'init' must equal length of 'filter' length of 'p' must be 1 or equal the number of columns of 'x' length of 'start' should equal %d and correspond to initial coefs for %s length of 'v.names' does not evenly divide length of 'varying' length of 'varying' must be the product of length of 'v.names' and length of 'times' length of 'wt' must equal the number of rows in 'x' length of FUN, %d,
does not match the length of the margins, %d length of choices must be 2 lengths of 'x' and 'w' must match lengths of 'x' and 'xreg' do not match levels truncated to positive values only lm object does not have a proper 'qr' component.
Rank zero or should not have used lm(.., qr=FALSE). logical 'hessian' argument not allowed. See documentation. lower < upper is not fulfilled lower scope has term %s not included in model lower scope has terms %s not included in model maximum number of iterations must be > 0 medpolish() did not converge in %d iteration medpolish() did not converge in %d iterations method = "Brent" is only available for one-dimensional optimization method = '%s' is not supported. Using 'qr' method L-BFGS-B uses 'factr' (and 'pgtol') instead of 'reltol' and 'abstol' midcache() of non-binary dendrograms only partly implemented minimum occurred at one end of the range mismatched 'x' and 'y' missing observations deleted missing or infinite values in inputs are not allowed missing or negative weights not allowed missing values and NaN's not allowed if 'na.rm' is FALSE missing values are not allowed in 'poly' missing values in 'filter' missing values in object missing values not allowed model frame and formula mismatch in model.matrix() models are not all fitted to the same number of observations models were not all fitted to the same size of dataset models with response %s removed because response differs from model 1 more cluster centers than data points more cluster centers than distinct data points. must have 2 'symbols' for logical 'x' argument must have at least 4 observations to fit an 'SSfol' model must have length of response = length of second argument to 'SSfol' must have n >= 2 objects to cluster must have same number of columns in 'x' and 'centers' must specify 'spans' or a valid kernel must supply one or more vectors na.action must be a function need 2 or more non-zero column marginals need 2 or more non-zero row marginals need an object with call component need at least 2 data points need at least 2 periods to compute seasonal start values need at least 2 points to select a bandwidth automatically need at least four unique 'x' values need at least two non-NA values to interpolate need dendrograms where all leaves have labels need multiple responses need numeric data need result of smooth.spline(keep.data = TRUE) negative values not allowed for the 'Poisson' family negative values not allowed for the 'quasiPoisson' family negative weights not allowed neither 'x' nor 'covmat' supplied no "nobs" attribute is available no 'add1' method implemented for "mlm" models no 'as.stepfun' method available for 'x' no 'drop1' method for "mlm" models no 'getInitial' method found for "%s" objects no 'nobs' method is available no 'reshapeWide' attribute, must specify 'varying' no degrees of freedom for residuals no factors in the fitted model no finite observations no models to compare no observations informative at iteration %d no parameters to fit no replacement values supplied no rows to aggregate no scores are available: refit with 'retx=TRUE' no sign change found in %d iterations no solution in the specified range of bandwidths no starting values specified no starting values supplied no terms component nor attribute no terms in scope no terms in scope for adding to object no time series supplied no valid set of coefficients has been found: please supply starting values non-NA residual length does not match cases used in fitting non-factors ignored: %s non-finite 'bw' non-finite 'from' non-finite 'to' non-finite coefficients at iteration %d non-intersecting series non-leaf subtree of length 0 non-square matrix non-stationary AR part non-stationary AR part from CSS non-stationary seasonal AR part non-stationary seasonal AR part from CSS non-time series not of the correct length not a valid "smooth.spline" object not a valid step function not all series have the same frequency not an unreplicated complete block design not enough 'x' data not enough 'x' observations not enough 'y' data not enough 'y' observations not enough data not enough degrees of freedom to define contrasts not enough finite observations not enough groups not enough observations not plotting observations with leverage one:
%s nothing to tabulate number of 'cutpoints' must be one less than number of symbols number of 'cutpoints' must be one more than number of symbols number of cluster centres must lie between 1 and nrow(x) number of differences must be a positive integer number of groups must be at least 2 number of observations in 'x' and 'y' must match. number of observations in each group must be at least 2 number of offsets is %d should equal %d (number of observations) number of offsets is %d, should equal %d (number of observations) number of rows in use has changed: remove missing values? number of series in 'object' and 'newdata' do not match number of values supplied is not a sub-multiple of the number of values to be replaced number of weights = %d should equal %d (number of responses) number of weights must match number of observations. numeric contrasts or contrast name expected numeric y must be supplied.
For density estimation use density() object '%s' has no scores object must be of class %s or %s object not interpretable as a factor observations with 0 weight not used in calculating standard deviation observations with 0 weights not used observations with zero weight not used for calculating dispersion one-dimensional optimization by Nelder-Mead is unreliable:
use "Brent" or optimize() directly only %d case only %d cases only %d of the first %d eigenvalues are > 0 only 1-4 predictors are allowed only implemented for univariate time series only replacement of elements is allowed only univariate series are allowed optimization difficulties: %s optimization failure option "show.coef.Pvalues" is invalid: assuming TRUE option "show.signif.stars" is invalid: assuming TRUE orthogonal polynomials cannot be represented accurately enough for %d degrees of freedom p-value will be approximate in the presence of ties parameter %s does not occur in the model formula parameters %s do not occur in the model formula parameters without starting value in 'data': %s pooling of SD is incompatible with paired tests positive values only are allowed for the 'inverse.gaussian' family possible convergence problem: 'optim' gave code = %d and message %s possible convergence problem: optim gave code = %d predictions on current data refer to _future_ responses predictors must all be numeric probabilities must be finite, non-negative and not all 0 probabilities must be non-negative. probabilities must sum to 1. read the documentation for 'trace' more carefully ref = %d must be in 1L:%d requested conf.level not achievable requested scores without an 'x' matrix residual degrees of freedom in object suggest this is not an "lm" fit residuals have rank %d < %d residuals have rank %s < %s response not allowed in formula row dendrogram ordering gave index of wrong length sample size in each stratum must be > 1 sample size must be between 3 and 5000 samples differ in location: cannot compute confidence set, returning NA scatter plots only for univariate time series scope is not a subset of term labels seasonal MA part of model is not invertible series is corrupt, with no 'tsp' attribute series is corrupt: length %d with 'tsp' implying %d series is not periodic or has less than two periods setVarying : 'vary' length must match length of parameters setting df = 1 __use with care!__ singular contrast matrix singular fit encountered singular gradient matrix at initial parameter estimates singularities in regression size != sum(x), i.e. one is wrong size cannot be NA nor exceed 65536 some AR parameters were fixed: setting transform.pars = FALSE some ARMA parameters were fixed: setting transform.pars = FALSE some constant variables (%s) are really varying some elements of 'x' are not numeric and will be coerced to numeric some terms will have NAs due to the limits of the method some weights should be positive specified parametric for all predictors specified the square of a factor predictor to be dropped when degree = 1 specified the square of a predictor to be dropped with only one numeric predictor specify 'rate' or 'scale' but not both specify exactly one of 'k' and 'h' specify exactly one of 'which' and 'x' spline: first and last y values differ - using y[1L] for both spline: first and last y values differ - using y[1] for both step size truncated due to divergence step size truncated: out of bounds stepfun: 'x' must be ordered increasingly sum(weights) != 1 -- will not get true density supply both 'x' and 'y' or a matrix-like 'x' table 'x' should have 2 entries the 'height' component of 'tree' is not sorted (increasingly) the 'se.fit' argument is not yet implemented for "mlm" objects the 'split' argument must be a list the case k > 2 is unimplemented the contrast defined is empty (has no TRUE elements) the first value of the time series must not be missing the following arguments to 'anova.glm' are invalid and dropped: the series is entirely NA there are %d Error terms: only 1 is allowed there are %d Error terms: only 1 is allowed there are records with missing times, which will be dropped. there must be at least 2 observations in each group this fit does not inherit from "lm" time series contains internal NAs time series has no or less than 2 periods times to be replaced do not match too few distinct input values to fit a Michaelis-Menten model too few distinct input values to fit a biexponential too few distinct input values to fit a four-parameter logistic too few distinct input values to fit a logistic model too few distinct input values to fit an asymptotic regression model too few distinct input values to fit the 'asympOff' model too few distinct input values to fit the 'asympOrig' model too few distinct input values to fit the Gompertz model too few distinct input values to fit the Weibull growth model too few groups too few non-missing observations too few observations to fit an asymptotic regression model too many replacement values supplied transformed ARMA parameters were fixed type '%s' is not implemented yet type = "partial" is not yet implemented unable to optimize from this starting value unable to optimize from these starting values unequal number of rows in 'cancor' univariate time series only unknown bandwidth rule unknown name %s in the 'split' list unknown names %s in the 'split' list unknown named kernel unknown names in control: unknown string value for s.window unrecognized control element named %s ignored unrecognized control elements named %s ignored upper and lower bounds ignored unless algorithm = "port" upper scope has term %s not included in model upper scope has terms %s not included in model use only with "lm" objects using F test with a '%s' family is inappropriate using F test with a fixed dispersion is inappropriate using the %d/%d row from a combined fit using the %d/%d rows from a combined fit using type = "numeric" with a factor response will be ignored using weights as inverse variances using weights as shape parameters value of 'epsilon' must be > 0 variable '%s' is absent, its contrast will be ignored variable '%s' is not a factor variable '%s' was fitted with type "%s" but type "%s" was supplied variables %s were specified with different types from the fit weights are not supported in a multistratum aov() fit weights must be non-negative and not all zero wrong embedding dimension wrong k / cs.ind wrong length for 'fixed' wrong method wrong number of columns in 'x' wrong number of contrast matrix rows x is not a vector or univariate time series x$lag must have at least 1 column x[] and prob[] must be equal length vectors. y is empty or has only NAs y values must be 0 <= y <= 1 zero non-NA points zero-variance series Project-Id-Version: R 2.3.0
Report-Msgid-Bugs-To: bugs.r-project.org
PO-Revision-Date: 2024-03-19 03:05+0000
Last-Translator: Michael Chirico <[email protected]>
Language-Team: RjpWiki Message Translation Team <[email protected]>
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%d 個の因子は %d 個の変数に対しては多すぎます %d 個の欠測値が削除されました %d 個の観測値が欠損のため削除されました NA, NaN および Inf を含む %d 個のの観測値は削除されました %s は 2 次元のテーブルに対してのみ使えます リンク %s は利用できません %s は 0 か 1 でなければなりません %s には 'Matrix' パッケージが正しくインストールされている必要があります '%s' はモード '%s' にはなれません 'A' は配列かテーブルでなければなりません 'ColSideColors' は長さの ncol(x) の文字ベクトルでなければなりません 'P.values' は TRUE なのに、'has.Pvalue' はそうではありません 'RowSideColors' は長さ nrow(x) の文字ベクトルでなければなりません 'T' は非負でなければなりません 'V' は数値正方行列ではありません 'X' はデンドログラムではありません 行列 'X' には %d 個の観測値があります 'X' 行列は共線的でした 'Y' には %d 個の観測値があります 'acf' は 2 以上の長さでなければなりません 'all.knots' が TRUE なので 'nknots' の指定は無視されます 'alpha', 'beta' および 'gamma' は単位区間内になければなりません 'anova' は "nls" オブジェクト系列に対してだけ定義されています 'anova' オブジェクトは colnames を持たなければなりません 'approx' は n > = 1 であることを必要とします モデルの 'ar' 部分が定常ではありません 'bw' は正ではありません 'by' はリストでなければなりません 中心 ('centers') は数値か行列でなければなりません 'circular' は NA ではない論理値である必要があります 'coef' の長さが正しくありません 'coef' はベクトルでなければなりません 'coef' は対比を定義しなければなりません、すなわち総和が 0 になる必要があります 'coef' は 'contrast.obj' と同じ長さでなければなりません 'col.vars' が無いか不正確です 'conf.level' は 0 と 1 の間の単一の数値でなければなりません 引数 'control' は名前付きリストでなければなりません 'covmat' は有効な共分散リストではありません 'covmat' は未知のタイプです 'cterms' パラメータはモデルオブジェクト中の項に適合しなければなりません 'cutpoints' は 0 < cuts < 1 中で重複があってはいけませんが、以下の値です: 'cutpoints' は重複があってはいけませんが、以下の値です 'df' が特定されているので、'cv' は NA になってはいけません 'data' は行列や配列ではなく、データフレームでなければなりません 'data' はリストか環境でなければなりません 'degree' は 0, 1 または 2 です 次数 ('degree') は少なくとも 1 でなければなりません 次数 ('degree') はユニークな点の数未満でなければなりません 'deriv' は 0 と 3 の間になければなりません 終了時間 ('end') は変更されません 'family' 引数は有効なファミリオブジェクトではないようです 'family' が確認できません 'file' は文字列かコネクションでなければなりません フィルター ('filter') は時系列より長いです モデル式 ('formula') が右辺と左辺の双方に '.' を持っています モデル式 ('formula') がありません モデル式 ('formula') が無いか、不正確です モデル式 ('formula') が無いか不正です モデル式 ('formula') は左辺と右辺の双方を持たなければなりません 'formula' は response ~ group の形式でなければなりません 頻度 ('frequency') は変更されません 'height' は少なくともその成分の最大 height である %g である必要があります 'hybrid' は 2 x 2 分割表に対しては無視されます 'id.n' は {1, .., %d} 中になければなりません 'init' は誤った長さです 'init' は %d 列でなければなりません 'intervals' は長さ 2 の数値ベクトルでなければなりません 'iter.max' は正でなければなりません 'k' と 'h' はスカラーでなければなりません 'k' は 'n' より大きいです! 'k' を %d に変更します 'k' はカーネルではありません 'k' は整数でありません 'k' は {1, 2, .. n - 1} 内にある必要があります 'k' は奇数でなければなりません! 'k' を %d に変更します 'k' は正でなければなりません 'kernapply' はオブジェクト 'x' のために利用できません 'lag.max' は少なくとも 0 です 'lag.max' は少なくとも 1 です 'logLik.lm' は多重応答を扱うことができません 'low' そして 'high' の両方が TRUE にはなれません 'lower' と 'upper' は有限の値でなければなりません 'm' は 1 未満です 'm' は非負整数の数値ベクトルでなければなりません 'main' は TRUE, FALSE, NULL または文字 (ベクトル) でなければなりません 'margin'は'table'に対応する数値または名前でなければなりません 'margins' は長さ 2 の数値ベクトルでなければなりません 重みつきの 'mlm' オブジェクトはサポートされていません 'model$order' は長さ 3 でなければなりません 'model' はリストである必要があります 'model.tables' は多重応答に対してはまだ未実装です 'mu' は単一の数値でなければなりません 'mult' は 2 以上の整数 (典型的には = 30) でなければなりません 'n' は 'x' 以上の正整数でなければなりません 'n' は正の値でなければなりません 'n.ahead' は少なくとも 1 です 'newdata' は、元の列の一つ以上とマッチする名前つき列を持ちません 'newdata' は正しい列数を持ちません 'newdata' は %d 行です 'newdata' は行列かデータフレームでなければなりません 'nknots' は少なくとも 1 でなければなりません 'nknots' は {1, .., n} の数値でなければなりません 'nterms' が欠損しており、既定値もありません 'object' はエラー 'qr' 成分を含んではいません オブジェクト ('object') は効果 ('effects') 成分を持ちません 'offset' は数値でなければなりません 'or' は単一の数値もしくは 0 と inf 間の単一の数でなければなりません 'order' は長さ 3 の非負の数値ベクトルでなければなりません 'order.dendrogram' はデンドログラムを必要とします 'order.max' は 'n.used' より小さくなければなりません 'order.max' は >= 0 でなければなりません 'order.max' は 1 以上でなければなりません 'p' は 0 と 1 の間の単一の数値でなければなりません 'p' は 0 と 0.5 の間になければなりません 'p' は 'x' および 'n' と同じ長さでなければなりません 'params' は 誤った長さです 関数 'plot.stepfun' が誤ったタイプの引数 'x' で呼ばれました 'ppr' は数値変数にしか適用できません 'princomp' では，ケースは変数より多くなければなりません 'print.level' は {0, 1, 2} 中でなければなりません 'prob' と 'mu' の双方が指定されました 'probs' が範囲 [0, 1] 外です 'proj' は多重応答に対しては実装されていません 'r' は 0 未満です 'r' は 1 未満です 'r' は単一の正値でなければなりません 比率 ('ratio') は単一の正値でなければなりません 'ref' は既存の水準でなければなりません 'ref' の長さは 1 でなければなりません 'reorder.dendrogram' はデンドログラムを必要とします 'row.var.names' がありません 'sampleT' と 'nser' は整数でなければなりません 'scale' が [0, 1] 外です 'scores' 引数は 誤った長さです 'scores' はすべて異なった数でなければなりません 'se.fit' は多変量モデルにはまだ実装されていません 'seasonal$order' は長さ 3 の非負数値ベクトルでなければなりません 'seasonal' は成分 'order' を備えたリストでなければなりません 'span' は 0 と 1 の間になければなりません。 'spar' の長さは 1 でなければなりません 'spline' は n > = 1 であることを必要とします 'start' > 'end' です 'strat' と 'table' は同じ長さでなければなりません 開始時間 ('start') は終了時間 ('end') の後にあることができません 'start' は %d 行でなければなりません 開始時間値 ('start') は変更されません 'start.innov' が短すぎます: %d 個の点が必要です 'termlabels' は少なくとも長さ 1 の文字ベクトルでなければなりません 'termobj' はクラス %s のオブジェクトでなければなりません 'tol' は正で有限な数値でなければなりません 'trace != 0' は 'REPORT >= 1' を必要とします 'ts' オブジェクトは 1 つ以上の観測値を持たなければなりません 分散 ('variance') "%s" は無効です。可能な分散は "mu(1-mu)", "mu", "mu^2", "mu^3" と "constant" です 'varying' 引数は同じ長さでなければなりません 'varying' が 誤った長さです 'varying' は seq_along(pars) 中になければなりません 'varying' は論理値, 整数または文字でなければなりません 'varying' は空でないリストまたはベクトルでなければなりません 公式としての 'weights' は片側でなければなりません 'weights' はすべて有限値でなければなりません 'weights' は数値ベクトルでなければなりません 'weights' は非負でなければなりません 'which' は 1:6 中になければなりません 'which' はいかなる因子も指定しませんでした 'which' は取り除かれるべきある非因子を指定しました 'x' と 'weights' は比較可能な長さを持たねばなりません 'x' と 'g' は同じ長さを持たねばなりません 'x' と 'n' は同じ長さでなければなりません 'x' と 'p' の要素の数は同じでなければなりません 'x' と 'w' は同じ長さでなければなりません 'x' と 'weights' は同じ長さを持たねばなりません 'x' と 'y' は少なくとも 2 つの水準を持たねばなりません 'x' と 'y' は同じ長さでなければなりません 'x' と 'y' は同じ数のレベル (最低 2) を持たねばなりません 'x' は欠測値を含んでいます 'x' は整数に丸められました: %s 'x' は整数とするにはあまりに多くの項目を持っています 'x' はランクが 0 です ’x’はリストなので、引数 'g' は無視します 'x' は空です 'x' はカーネルではありません 'x' はベクトルでありません 'x' はベクトルでも行列でもありません 'x' はカーネル 'k' より短いです 'x' は少なくとも 2 つの要素を持たねばなりません 'x' は厳密に増加している必要があります (non - NA) 'x' は 3 次元配列でなければなりません 'x' は少なくとも 2 つの要素を持つリストでなければ なりません 'x' は行列でなければなりません 'x' は行列かデータフレームでなければなりません 'x' は数値行列でなければなりません 'x' は数値ベクトルでなければなりません 'x' は時系列か ar() 当てはめ結果である必要があります 'x' は "ftable" オブジェクトでなければなりません 'x' は %s と %s の間になければなりません 'x' は -1 と 1 の間になければなりません 周期的な平滑化のためには 'x' は 0 と 1 の間に位置する必要があります 'x' は係数行列/データフレームでなければなりません 'x' は有限、非負の整数でなければなりません 'x' は非負でなければなりません 'x' は非負整数でなければなりません 'x' は数値でなければなりません 'x' は正方行列で、少なくとも 2 つの行と列を持たねばなりません 'x' は有限な値だけ含まなければなりません 'x' は 1 つ以上の非欠損値を持たなければなりません 'x' は 2 つの列を持たなければなりません 'x' は少なくとも 2 行と 2 列を持たなければなりません 'x' は少なくとも 2 つの行及び列を持たなければなりません 'x' の長さは 1 以上でなければなりません 'x', 'y' 及び 'z' は同じ長さでなければなりません 'xi' の長さが正しくありません 'xreg' と 'newxreg' は異なった列数を持ちます 'xreg' は共線形です 'xy.labels' は論理値もしくは文字です 'y' はランクが 0 です 対検定で 'y' が欠損しています 'y' は数値ベクトルでなければなりません 'y' は単調増加または単調減少している必要があります 'y' は数値でなければなりません 'y' は数値、関数、または有効な関数名の文字列でなければなりません 'y' は数値ベクトルでなければなりません 'y' は 'x' より 1 だけ長くなくてはいけません 'y', 'groups' 及び 'blocks' は同じ長さでなければなりません , (非 NA 値の) ケースが 0 です V(mu) 中に 0 があります このモデルの AIC は負の無限大です、従って 'step' を進めることができません AIC はこのモデルには定義されません、従って 'step' を進めることができません 完全なフィットに対する ANOVA F 検定には信頼性がありません モデル当てはめは重みつきですが、予測誤差は一定と仮定します バリアアルゴリズムは指定回数繰り返しましたが収束しませんでした タイのため正確な p 値を計算することができません カイ自乗近似は不正確かもしれません Colv = "Rowv" ですが、nrow(x) ! = ncol(x) です 次のようなメソッド関数を提供することを考慮してください: as.hclust.%s() デザインは均衡していません - se のために se.contrast() を使います Error() モデルは特異です F テストは 'quasi%s' ファミリを仮定しています F テストは疑似 %s ファミリを前提にしています モデルの MA 部分は可逆ではありません MLE は一変量系列にだけ実装されています NA lev[ ]; おそらく平滑化パラメ‐タ 'spar' が大きすぎました！ 'd' 中には NA 値は許されません NA は 'groups' や 'blocks' 中には許されません NA は許されません '%s' 中に NA 値があります 'x' 中に NA 値があります V(mu) 中に NA があります D(mu)/d(eta) 中に NA があります NA があります: 'delta' を -1 としました 目的関数は外部繰り返し %d で減少しました 目的関数は外部繰り返し %d で増加しました PCA は数値変数にしか適用できません ページ [%d,%d]: i =%s; j =%s Quick-TRANSfer ステージのステップ数が最大値 (= %d) を超えました 射影を許容するためにモデルの再当てはめを行います 要求された conf.level は達成不能です 型 '%s' に対する SE はまだ実装されていません デザインが均衡していないため標準エラー情報は返されません
標準エラーは 'se.contrast' を用いて得ることができます "ward"法は "ward.D" 法に名称変更されました。新しい "ward.D2"もあります X は M の部分空間を定めません 行列 X のランクは %d ですが、観測値が %d 個しかありません %d 回の反復を行いましたが収束しませんでした 両側モデル式が必要です すべての 'x' 値が同一です Weibull 成長モデルの当てはめでは、全ての 'x' 値は非負でなければなりません 'which' のすべての要素は 1 と %d の間になければなりません 'x' の全ての項目は、非負で有限でなければなりません 全てのグループはデータを含まなければなりません 全ての観測値が同じグループ中にあります すべてのパラメータが固定されていました 全ての時間が NA 値を含んでいます 重みは全て非負である必要があります alternativer は "two.sided", "less" か "greater" でなければなりません 曖昧なクラスタリング法です 曖昧な距離法です anova は "nls" オブジェクト系列に対してだけ定義されています 引数 'na.action' は無視されます 引数 'object' はあり得ない長さを持ちます 引数 'sides' は 1 か 2 でなければなりません 引数 'subset' は無視されます 引数 'x' をクラス %s に強制変換できません 引数 'x' は数値でなければなりません 引数は 'qr' 成分を含んでいません 引数は 'effects' 成分を含んでいません 引数 'r' と 'c' は同じ総和を持たなければなりません 引数は同じ長さでなければなりません 引数は同じ長さでなければなりません 予測値の分散は、当てはめに用いた重みの逆数に比例すると仮定します 'x' の少なくとも一つの項目は正でなければなりません NA 値を平滑化しようとしました 数値でないものを平滑化しようとしました 完全なフィットに対するモデル選択は意味がありません 終了時間 ('end') として適切な値ではありません ラグ ('lag') や階差 ('differences') には不適切な値です 開始時間 ('start') として適切な値ではありません バンド幅 'k' は 1 以上で奇数でなければなりません! ベースラインのグループ数が範囲を越えています biplots は複雑な PCA 用には定義されていません 'span' と 'enp.target' の双方が指定されました。'span' が使われます 'x' と 'covmat' の双方が与えられました。'x' は無視されます 'x' と 'y' は空ではいけません bounds は L-BFGS-B 法 (または Brent 法) でしか使用することができません burn-in 回数 ('n.start') は長さ 'ar + ma' である必要があります 変数が %d 個しかありません %d 行の変数が見つかりました anova.lm(<fake-lm-object>) を呼び出し中... predict.lm(<fake-lm-object>) を呼び出し中... summary.lm(<fake-lm-object>) を呼び出し中... 第一ラグが 0 であるときだけ ci.type="ma" を使用することができます "nls" オブジェクトのための REML 対数尤度を計算することができません 頻度を %g から %g に変更できません 漸近信頼集合、または推定値を計算することができません すべての観測値がタイの場合信頼区間を計算することができません 信頼集合を計算できません、NA 値を返します 推定値を計算できません、NA 値を返します タイがあるので、正確な信頼区間を計算することができません ゼロ値のため、正確な信頼区間を計算することができません タイがあるため、正確な信頼区間を計算することができません タイがあるため、正確な p 値を計算することができません ゼロ値のため、正確な p 値を計算することができません 周辺和がゼロの p 値をシミュレーションで計算することができません 列の無いデータフレームからモデル式を作れません 有効な初期値を見つけることができません: 何か指定してください これらのデータへは漸近回帰モデルを当てはめることができません 水準のないモデルは当てはめられません ('alpha' は 0 または FALSE であってはいけません) 'pairwise.complete.obs' を扱うことができません 10 系列を越える多重プロットはできません パラメータの名前を確認できません 定数／ゼロの列は単位分散になるようにスケール変更できません 整数でない事前重みからはシミュレーションできません 'cor = TRUE' は定数変数とともに使うことができません 与えられたデータではモデル式中にドット記法を使うことはできません 相異なる 'x' 値の数より多くの内部結節点を使用することはできません 係数の総和は 1 ではありません ユニークな 'x' 値を得るため縮小します 列デンドログラムの順序は 誤った長さのインデックスを与えました 'contrast.obj' の列は対比 (総和が 0) を定義しなければなりません 'contrast.obj' の列は対比 (総和が 0) を定義しなければなりません 対比は因子にしか適用できません 対比は 2 つ以上の水準を持つ因子にしか適用できません 対比は自由度 %d に対しては定義されていません 0点の探索中に収束の問題が発生しました 非可逆な初期 MA 値を変換します 共分散行列が非負値定符号ではありません 被覆確率が範囲 [0, 1) 外です 一意でない 'x' 値によるクロスバリデーションには問題があるかも知れません データは本質的に定数です 乗法的 Holt-Winters モデルではデータは非ゼロでなければなりません "hclust"に適合するためには、デンドログラムの要素は1,2,...,%d (順序は問わない)である必要があります 枝数が正でないデンドログラムノードです 枝数が非負のデンドログラムの葉ではないノードです デザインは不均衡ですから先に進めません %d 回の反復を行いましたが収束しませんでした f(lower) * f(upper) <= 0 において、区間の端点を拡張することに成功しませんでした 'x' または 'y' の次元が 0 です 距離は 'dist' の結果であるか、正方行列である必要があります テーブルの各次元は 2 以上である必要があります '%s' の各要素は論理値でなければなりません。 eff.aovlist: 直交しない対比は誤った結果を与えるかもしれません 'k' か 'h' が指定されなければなりません 'k' の要素は 1 と %d の間になければなりません 'n' の要素は正でなければなりません 'p' の要素は (0, 1) 中になければなりません 'x' の要素は非負でなければなりません 'x' の要素は 'n' のそれらより大きくてはいけません 空のクラスタ: より良い初期中心を試みましょう 空のモデルが与えられました ほぼ完全なフィットなので，summary には信頼性がない場合があります 'groups', 'n', 'between.var', 'within.var', 'power' 及び 'sig.level' の内、丁度一つが NULL でなければなりません 'n', 'delta', 'sd', 'power' 及び 'sig.level' の内、丁度一つが NULL でなければなりません 'n', 'p1', 'p2', 'power', 及び 'sig.level' の内、丁度一つが NULL でなければなりません 値の置き換えの際、時系列を拡大しました 余計な引数は捨てられました f() の端点での値が異なった符号を持ちません f.lower = f(lower) が NA です f.upper = f(upper) が NA です 因子 %s には新しい水準 %s があります 因子分析法は数値変数にしか適用できません 因子分析法は少なくとも 3 つの変数を必要とします 時間変動変数を名前から推測できませんでした ファミリ '%s' は実装されていません 最初の引数は "loess" オブジェクトでなければなりません パラメーター %s のあてはめは変数なしで行われました Null deviance を求めるための切片のみのモデルの計算が収束しませんでした。'maxit' を増やしますか? 式 '%s' は形式 '~expr' でなければなりません モデル式がありません BSM では頻度は 2 以上の正整数でなければなりません glm.fit: アルゴリズムは収束しませんでした glm.fit: アルゴリズムは境界値で停止しました glm.fit: 数値的に 0 か 1 である確率が生じました glm.fit: 数値的に 0 である当てはめ比率が生じました グループ化因子は丁度 2 つの水準を持たなければなりません ハット行列の対角要素 (テコ比) が全て %s で
かつ factor 型の予測子もありません: 5 番目の図は作成されません 'x' が行列でなければ、'y' を与えなければなりません 'x' が配列でなければ, 'y' が与えられなければなりません 'x' が配列でなければ, 'z' が与えられなければなりません 事前重みを無視します 矛盾した次元です 'ar' 次数の矛盾した指定です 'ma' 次数の矛盾した指定です 'xi' の次元が不正確です 'x' の長さが不正確です 'col.vars' の指定が不正確です モデル式 ('formula') の指定が不正確です 'row.vars' の指定が不正確です モデル式の左辺に不正確な変数名があります モデル式の右辺に不正確な変数名があります bw.SJ() 検索の間隔 (%d) を [%.4g, %.4g] に増やしています 中心の初期値に同じものがあります 初期値は実行可能な範囲の内部にありません 内部ループ 1; ステップサイズを訂正することができません 内部ループ 2; ステップサイズを訂正することができません 交互作用は許されません 無効な 'SSinit' 無効な 'abbr.colnames' です 無効な 'control' 引数です 無効な 'control.spar' です 無効な 'data' 引数です 無効な引数 'endrule' です 'extendInt'の値が不正です。報告してください 無効な 'lm' オブジェクト: 項 ('terms') 成分がありません 無効な 'method' 引数です 無効な 'nb' 無効な 'tree' ('merge' 成分) です 無効な 'use' 引数です 無効な 'x' 無効な 'y' デンドログラム中に不正な (長さ 0 の) ノードがあります 無効な NCOL(X) 無効な引数 'c' です 無効な引数 'cell' です 無効な引数 'degree' です 無効な引数 'lambda' 無効な引数 'n' です 無効な引数 'omit' です 無効な引数 'r' です 無効な引数 'span' です 'getProfile' への無効な引数です 無効なクラスタリング法です 無効な非類似度です 無効な距離法です 空モデル中の無効な当てはめ平均です 無効なモデル式です deriv に不正な式があります 無効な補間法です メンバーの長さが無効です length(x) が不正です 空モデル中の無効な線形予測子です モデルの計算における QR 分解の結果が不正です ncol(x) が不正です nrow(x) が不正です 点の数が間違っています 無効なパラメータ値です 無効な応答タイプです %s の値が不正です k は 2 と %d の間になければなりません 畳み込みで長さが一致していません 'center' の長さは 'x' の列数に等しく無ければなりません 'init' の長さは 'filter' の長さに等しくなければなりません 'p' の長さは 1 か、'x' の列数に等しくなければなりません 'start' の長さは %d に等しい必要があります。そして %s に対する初期 coefs に対応すべきです 'v.names' の長さが 'varying' の長さで割り切れません 'varying' の長さは 'v.names' の長さと 'times' の長さの積でなければなりません 'wt' の長さは 'x' 中の行数に等しくなければなりません FUNの長さ %d は
マージンの長さ %d と合致しません 選択の長さは 2 でなければなりません 'x' と 'w' の長さは一致しなければなりません 'x' と 'xreg' の長さが一致しません 水準は正の値だけに縮小されました lm オブジェクトは適切な 'qr' 成分を持ちません。
ランクがゼロか lm(.., qr=FALSE) を使うべきではありませんでした。 論理値の 'hessian' は許されません。ドキュメントを参照してください。 lower < upper になっていません 下位のスコープはモデル中に含まれない項 %s を持ちます 繰り返しの最大数は正でなければなりません %d の反復を行いましたが medpolish() が収束しませんでした method = "Brent" は一次元最適化でのみ使えます。 method = '%s' はサポートされていません。'qr' を使用します L-BFGS-B 法は、'reltol' そして 'abstol' の代わりに 'factr' (と 'pgtol') を使用します バイナリでないデンドログラムの midcache() は部分的にしか実装されていません 最小値が範囲の端点にありました 'x' 及び 'y' が合致しません 欠損した観測値は削除されました 入力中に欠損値、無限の値は許されません 欠損もしくは負の重みは許されません 'na.rm ' が FALSE なら、欠測値及び NaN は許されません 欠測値は 'poly' では許されません フィルター ('filter') 中に欠損値があります オブジェクト中に欠損値があります 欠測値は許されません model.matrix() でモデルフレームとモデル式の組合せが不適当です モデルあてはめに使用した観察数が全て同じではありません モデルは全て同じサイズのデータセットに当てはめられませんでした 応答がモデル 1 と異なるため、応答が %s のモデルが取除かれました データ点よりも多くのクラスタ中心があります 異なったデータ点よりも多くのクラスタ中心があります 論理的な 'x' 引数に対しては 2 つのシンボルが必要です 'SSfol' モデルの当てはめには、少なくとも4つの観測値が必要です 'SSfol' の第二引数の長さは、応答変数の長さと等しい必要があります クラスタリングすべき 2 以上のオブジェクトが必要です 'x' と中心 ('centers') の列数は同じでなければなりません 'span' か、有効なカーネルを指定しなければなりません 1 つ以上のベクトルを与えなければなりません na.action は関数でなければなりません 2 もしくはそれ以上のゼロでない行周辺を持たなければなりません 2 もしくはそれ以上のゼロでない列周辺を持たなければなりません 呼出し成分を持つオブジェクトが必要です 少なくとも 2 つのデータ点が必要です 季節的な開始値を計算するには少なくとも 2 期間が必要です バンド幅を自動的に選ぶためには少なくとも 2 つの点が必要です 'x' には少なくとも 4 つの異なる値が必要です 補間のためには少なくとも 2 つの非 NA 値が必要です すべての葉がラベルを持つデンドログラムが必要です 多重応答を必要とします 数値データが必要です smooth.spline(keep.data = TRUE) の結果が必要です 'Poisson' ファミリには負の値は許されません 'quasiPoisson' ファミリには負の値は許されません 負の重みは許されません 'x' も 'covmat' も与えられていません いかなる "nobs" 属性も利用不能です "mlm" モデルには 'add1' メソッドは未実装です 'x' に対して適用可能な 'as.stepfun' メソッドはありません 'drop1' は "mlm" モデルには実装されていません "%s" オブジェクトにメソッド 'getInitial' が見付かりませんでした いかなる 'nobs' メソッドもありません 'reshapeWide' 属性がありません。'varying' を指定しなければなりません 残差に自由度がありません 当てはめモデル中には因子がありません 有限な観測値がありません 比較すべきモデルがありません 繰り返し %d において意味のある観測値がありません 当てはめるべきパラメータがありません 置き換えるべき値がありません 合体すべき行がありません いかなるスコアも利用できません: 'retx=TRUE' で再当てはめしてください %d 回の反復を行いましたが符号が変化しませんでした 指定されたバンド幅の範囲内には解はありません 初期値が与えられていません 初期値が与えられていません terms 要素も terms 属性もありません スコープ中に項がありません オブジェクトへ加えるべき項がスコープ中にありません 時系列が与えられていません 係数の有効なセットが見出されませんでした: 初期値を与えてください NA でない残差の長さが、当てはめで使われたケースと一致しません 因子でないものは無視されました: %s 'bw' が有限ではありません 'from' が有限ではありません 'to' が有限ではありません 繰り返し %d において有限でない係数が得られました 共通部分の無い系列です 長さ 0 の葉ではないサブツリーです 正方行列ではありません AR 部分が非定常です CSS からの非定常 AR の部分 季節的な AR 部分が非定常です CSS からの非定常季節的 AR 部分 正しい長さでない非時系列です 有効な "smooth.spline" オブジェクトではありません 適正な階段関数ではありません 系列の頻度が全ては同じではありません 繰り返しの無い完全なブロックデザインではありません 'x' データの数が十分ではありません 観測値 'x' の個数が不十分です 'y' データの数が十分ではありません 観測値 'y' の個数が不十分です 十分なデータがありません 対比を定義するために十分な自由度ではありません 有限な観測値が十分にありません 十分なグループがありません 十分な観測値がありません てこ比 1 の観測データは図示しません:
%s 表にするものが何もありません 'cutpoints' の数はシンボルの数より一つ少なくなければなりません 'cutpoints' の数はシンボルの数より一つ多くなければなりません クラスタ中心の数は 1 と nrow(x) の間になければなりません 階差の数は正整数でなければなりません グループの数は少なくとも 2 です 'x' と 'y' の観測値の数は一致しなければなりません。 各グループ中の観測値の数は少なくとも 2 でなければなりません オフセットの数は %d ですが、%d (観測値の数)に等しくなければなりません オフセットの数は %d ですが、%d (観測値の数)に等しくなければなりません 使用中の行数が変わりました: 欠損値を取除きますか？ 'object' 中の系列の数と 'newdata' が一致しません 与えられた値の数は、置き換えられるべき値の数を整数で割ったものになっていません 重みの数は %d ですが、%d (応答の数) に等しくなければなりません 重みの数は観測値の数と一致する必要があります 数値対比か対比名が期待されています 数値の y を与えなければなりません。
密度の推定には density() を使いましょう オブジェクト '%s' はスコアを持ちません オブジェクトはクラス %s か %s でなければなりません 因子として解釈できないオブジェクトです 重みが 0 の観測値は標準偏差の計算で使われません 重みが 0 の観測値は使用されません 重みが 0 の観測値は標準偏差の計算で使われません Nelder-Mead 法による一次元最適化は信頼できません:
"Brent" 法を用いるか、または optimize() を直接使用してください 観測値が %d 個しかありません %d 個の固有値 (最初の %d 個のうち) だけが正です 1-4 個の予測子しか許されません 一変量時系列にだけ実装されています 置き換えるべき値が多すぎます 一変量系列だけが許されます %s の最適化に失敗しました 最適化に失敗しました オプション "show.coef.Pvalues" は無効です : TRUE を仮定します オプション "show.signif.stars" は無効です : TRUE を仮定します 自由度 %d では直交多項式を十分正確に表現できません タイがあるため、p 値は近似値になります モデル式中にパラメータ %s がありません 'data' 中に初期値の無いパラメータがあります: %s SD の併合は対応のある検定では使用できません 'inverse.gaussian' ファミリでは正の値しか許されません 収束に問題があるかもしれません: 'optim' はコード = %d とメッセージ %s で終了しました 収束に問題があるかもしれません: optim はコード = %d で終了しました 現在のデータによる予測は未来の応答値を参照しています 予測子はすべて数値でなければなりません probabilities は有限であり、負ではない値であって、すべてが0であってはいけません 確率は非負でなければなりません 確率の総和は 1 でなければなりません 'trace' に対する解説をより注意深く読んでください ref = %d は 1L:%d 中になければなりません: 指定された conf.level を達成できませんでした 'x' 行列無しで要求されたスコアです オブジェクト中の残り自由度はこれは "lm" オブジェクトではないことを示唆します 残差はランク %d < %d を持ちます 残差はランク %s < %s を持ちます モデル式中で許されない応答です 行デンドログラムの順序は 誤った長さのインデックスを与えました 各層のサンプルサイズは > 1 である必要があります サンプルの大きさは 3 と 5000 の間になければなりません サンプルの位置が異なります: 信頼集合を計算できません、NA 値を返します 散布図は一変量時系列用です スコープは項ラベルの部分集合ではありません モデルの季節的な MA 部分は可逆ではありません 系列は壊れています, 'tsp' 属性がありません 系列は壊れています: 'tsp' を持つ %d は %d を意味します 系列は周期的でないか、2 未満の周期しか持ちません setVarying: 'vary' 長はパラメータの長さに一致しなければなりません df = 1 と設定しました。注意して使ってください！ 特異な対比行列です 特異な当てはめに遭遇しました パラメータの初期値で勾配行列が特異です 特異な回帰です サイズが sum(x) と異なります。つまりどちらかが間違いです 観測値の数は NA ではいけませんし、65536 を超えることもできません 幾つかの AR パラメータは固定されていました: transform.pars = FALSE と設定しました 幾つかの ARMA パラメータが固定されていました: transform.pars = FALSE としました 定数変数 (%s) は実際は変化しています 'x'のうちいくつかの要素は数値ではないので，数値に強制変換されます メソッドの限界のために幾つかの項は NA 値を持つでしょう 重みの幾つかは正である必要があります すべての予測子がパラメトリックと指定されました degree = 1 の時は、因子予測子の平方は捨て去ることが指示されました 唯一つの数値予測子を持つ予測子の平方は捨て去ることが指示されました 'rate' または 'scale' のどちらか一方を指定してください 'k' と 'h' の丁度 1 つを指定してください 丁度一つの 'which' と 'x' を指定してください spline: 最初と最後の y 値が異なります ‐ y[1L] を双方のために使用します spline: 最初と最後の y 値が異なります ‐ y[1] を双方のために使用します 発散したため、ステップサイズが切り詰められました ステップサイズの切り詰め: 限界を越えました stepfun: 'x' は昇順に並んでいる必要があります sum(weights) != 1 -- 真の密度にはならないでしょう 'x' to 'y' の両方を与えるか、行列形の 'x' を与えてください テーブル 'x' には 2 つのエントリが必要です 'tree' の 'height' 成分は昇順にソートされていません 'se.fit' 引数は "mlm" のオブジェクトに対してはまだ未実装です 'split' 引数はリストでなければなりません k > 2 の場合はまだ実装されていません 定義された対比は空です (TRUE 要素がありません) 時系列の最初の値は欠損していてはいけません 'anova.glm' への次の引数は無効であり、除去されました: 時系列が全て NAです %d 個のエラー項があります。1 つだけが許されます 時間が欠損した記録がありますので、取り除きます 各グループに少なくとも 2 つの観測値がなければなりません この当てはめは "lm" を継承していません 時系列は内部に NA 値を含んでいます 時系列の期間が無いか、2未満です 置き換えるべき時間が不整合です Michaelis-Menten モデルの当てはめには、異なる入力値が少なすぎます biexponential モデルの当てはめで、異なる入力値が少なすぎます 4 変数ロジスティックモデルの当てはめには、異なる入力値が少なすぎます ロジスティックモデルの当てはめには、異なる入力値が少なすぎます 漸近回帰モデルの当てはめで、異なる入力値が少なすぎます 'asympOff' モデルの当てはめで、異なる入力値が少なすぎます 'asympOrig' モデルの当てはめで、入力に異なる値が少なすぎます Gompertz モデルの当てはめには、異なる入力値が少なすぎます Weibull 成長モデルの当てはめには、異なる入力値が少なすぎます グループが少なすぎます 欠損でない観測値が少なすぎます 漸近回帰モデルの当てはめで、観測値の数が少なすぎます 置き換えるべき値が多すぎます 変形された ARMA パラメータが固定されました 型 '%s' はまだ実装されていません type = "partial" はまだ実装されていません 指定された初期値からは最適化を行うことができませんでした 'cancor' で列数が等しくありません 一変量時系列専用です 未知のバンド幅規則です 'split' リスト中に未知の名前 %s があります 未知の名前のカーネルです control の中に未知の名前 s.window に対する未知の文字列です 認識不能な control 要素 %s は無視されました algorithm = "port" でない限り upper および lower の制約は無視されます 上位のスコープはモデル中に含まれない項 %s を持ちます "lm" オブジェクトに対してだけ使用してください '%s' ファミリに対して F 検定を使うのは不適切です 固定された dispersion に F 検定を使うことは適当ではありません 結合された当てはめから %d/%d 行を使用します 因子応答対する type = "numeric" の使用は無視されます 逆分散として重みを使いました shape パラメータとして重み (weights) を使います 'epsilon' の値は正でなければなりません 変数 '%s' は存在しません。その対比は無視されます 変数 '%s' は因子ではありません 変数 '%s' はタイプ "%s" として当てはめられましたが、しかしタイプ "%s" が与えられています 変数 %s は当てはめによるものとは異なったタイプを用いて指定されました 多層の aov() では重みはサポートされていません 重みは非負であり、全てがゼロであってはいけません 誤った埋め込み次元です 誤った k もしくは cs.ind です 'fixed' の長さが誤っています 誤った method です 'x' の列数が間違っています 対比行列の行数が間違っています x はベクトルもしくは一変量時系列ではありません x$lag は少なくとも 1 つの列を含まねばなりません x[] と prob[] は等しい長さのベクトルでなければなりません y は空か、または NA 値しか持っていません y の値は [0, 1] 中でなければなりません 非 NA 値がありません 時系列の分散が0です