<div dir="ltr"><pre class="" id="yui_3_16_0_1_1415521224923_97661" style="font-family:'Courier New';white-space:pre-wrap;color:rgb(0,0,0);font-size:12.7272720336914px"><span class="" id="yui_3_16_0_1_1415521224923_97660" style="font-style:italic">Dear all,<br>I am using the package SpatioTemporal and trying to analyze PM data.When I use estimate function I receive this message:Lapack routine dgesv: system is exactly singular: U[1,1] = 0<br class=""><br class="">> est.EBOD.model <- estimate(EBOD.model, x.init,<br class="">+                            type="p", hessian.all=FALSE)<br class="">Optimisation using starting value 1/2<br class="">N = 9, M = 5 machine precision = 2.22045e-16<br class="">At X0, 0 variables are exactly at the bounds<br class="">At iterate     0  f=        31227  |proj g|=           15<br class="">At iterate    10  f =       3036.8  |proj g|=        2.4429<br class=""><br class="">iterations 17<br class="">function evaluations 31<br class="">segments explored during Cauchy searches 21<br class="">BFGS updates skipped 0<br class="">active bounds at final generalized Cauchy point 0<br class="">norm of the final projected gradient 0.0555717<br class="">final function value 3036.35<br class=""><br class="">F = 3036.35<br class="">final  value 3036.345750 <br class="">converged<br class=""><br class="">Error in diag(solve(res[[i]]$hessian)) : <br class="">  error in evaluating the argument 'x' in selecting a method for function 'diag': Error in solve.default(res[[i]]$hessian) : <br class="">  Lapack routine dgesv: system is exactly singular: U[1,1] = 0<br class=""><br class="">I think this error occur due to high collinearity between stations but I have
 checked the correlations and they are not high:<br class="">           |     PM31     PM32     PM33     PM34     PM35     PM36<br class="">-------------+------------------------------------------------------<br class="">        PM31 |   1.0000<br class="">        PM32 |   0.3547   1.0000<br class="">        PM33 |   0.6414  -0.1596   1.0000<br class="">        PM34 |   0.7102   0.1937   0.6225   1.0000<br class="">        PM35 |   0.2578   0.6152  -0.2569   0.3733   1.0000<br class="">        PM36 |   0.4386   0.6826   0.2227   0.2510   0.1930   1.0000<br class=""><br class="">I have attached R code with necessary files. <br class="">If it is possible please help me to understand the problem and find a solution for this problem. <br class="">Thanks for your help in advance. <br class="">Kindest regards, <br class="">Mahboubeh</span></pre></div>