Ошибка при использовании fitrm — Подбор модели повторных измерений для RM ANOVA

Я пытаюсь выполнить повторные измерения ANOVA с помощью функции fitrm, но продолжаю получать следующую ошибку:

*Error using eig*
      *Input matrix contains NaN or Inf.*

Я создал минимальный рабочий пример на основе документации Matlab для fitrm, но с некоторыми своими собственными переменными (мой фактический список измерений намного длиннее). Я пытаюсь определить, можно ли считать измерения 4 участников статистически эквивалентными, сохраняя при этом взаимосвязь между точками данных (таким образом, все данные L1 были собраны в месте 1 для всех участников, L2 были собраны в местоположении 2 и т. д.) .

Вот мой минимальный пример кода (включая данные):

% Data collected from 4 participants in 3 locations. 
    % Each row is a participant, each column is a location
    measurements = [  112.7258   92.2979   82.5488;
      123.7502  113.2852   84.8053;
      106.8964   93.9526   70.9359;
      107.3634   85.2672   65.7928]
    P_Name = ['A' 'B' 'C' 'D']' % participant name
    %Create a table, Data comes first, Variable names second
    t = table(P_Name,measurements(:,1),measurements(:,2),measurements(:,3),'VariableNames',{'Participant','L1','L2','L3'})
    % Create a location variable for the measurements
    Location = table([1 2 3]','VariableNames',{'Location'})
    % Fit repeated measures model
    rm = fitrm(t,'L1-L3~Participant','WithinModel',Location)

Любая помощь очень приветствуется.

ПРИМЕЧАНИЕ. 

Matlabsolutions.com предоставляет последнюю Помощь по домашним заданиям MatLab, Помощь по назначению MatLab, Помощь по финансовым заданиям для студентов, инженеров и исследователей в нескольких отраслях, таких как ECE, EEE, CSE, Mechanical, Civil со 100% выходом. Код Matlab для BE, B.Tech, ME, M.Tech, Ph.D. Ученые со 100% конфиденциальностью гарантированы. Получите проекты MATLAB с исходным кодом для обучения и исследований.

Это кажется мне несколько нестандартной проблемой, поэтому я не уверен, но вот один из способов, которым вы можете подойти к ней.

measurements = [...];
AllCombos = allcomb(1:3,1:4);  % From MATLAB file exchange
[a, b, c] = anovan(measurements(1:end),AllCombos,'Model','full');

anovan в основном соответствует аддитивной модели, в которой каждый показатель разлагается на сумму константы, эффекта участника, эффекта местоположения и остатка. Сумма кв. Столбец аванского вывода дает вам разбивку сумм квадратов для участника, местоположения и остаточных условий.

Обратите внимание, что ошибка равна нулю. Это связано с тем, что у вас есть только 1 балл на комбинацию участника/местоположения, поэтому нет возможности

СМОТРИТЕ ПОЛНЫЙ ОТВЕТ НАЖМИТЕ НА ССЫЛКУ