盡管沒有缺失值，但仍獲得NA / NaN錯誤消息（使用R：tidyLPA）

Question

我在R中使用tidyLPA。我按照此處給出的示例進行操作。 他們給出的示例代碼如下：

library(tidyLPA)
library(dplyr)
library(mclust)    
data(pisaUSA15)

pisaUSA15[1:100, ] %>%
  select(broad_interest, enjoyment, self_efficacy) %>%
  single_imputation() %>%
  estimate_profiles(3)

運行正常，並給我以下結果：

tidyLPA analysis using mclust: 

 Model Classes AIC     BIC     Entropy prob_min prob_max n_min n_max BLRT_p
 1     3       630.957 667.430 0.885   0.903    0.973    0.130 0.680 0.010

但是，當我使用以下代碼使用自己的數據運行它時：

data[1:100, ] %>%
  select(V1, V2, V3, V4) %>%
  single_imputation() %>%
  estimate_profiles(3)

我收到以下錯誤消息：

Error in mdpwst[i]:mdpwfin[i] : NA/NaN argument

當我使用以下命令刪除所有缺少值的觀測值時，為什么會收到NA / NaN消息，我感到困惑：

data = data[complete.cases(data),]

對於其他任何軟件包，這從未發生過，並且在此處對stackoverflow上的類似問題進行篩選沒有提供任何答案。 我不確定如何解決這個問題，僅查看數據集就無法立即確定為什么一個數據集有效而另一個數據集無效的原因。

Answer 1

我在這里回答我自己的問題，該問題來自single_imputation() %>%命令。 如Github上所述 ，當缺少值時使用該命令。 由於我刪除了所有缺少的值，因此該命令不是必需的，實際上會導致錯誤！

一旦我刪除它有：

data[1:100, ] %>%
  select(V1, V2, V3, V4) %>%
  estimate_profiles(3)

代碼運行良好！