这个错误通常表示在运行模型时遇到了含有NaN（Not a Number）或者未定义的数值。尽管你可能已经从数据集中删除了明显的缺失值，但在某些情况下，这些问题可能是由以下几种情况引起的：
1. **计算过程中的溢出或下溢**：有时候，在估计复杂模型或进行大量运算的过程中，可能会产生极大或极小的数，导致结果为NaN。
2. **非数值输入**：数据中可能存在被误标记为数字的文字或者特殊字符。例如，一个字段可能应该包含数字，但其中却有“N/A”、“？”等文本信息。
3. **分母为零的情况**：在计算比率或平均值时，如果某个项目作为分母且其数值为零，则结果将是未定义的，导致NaN出现。
4. **数据转换问题**：在处理数据时（如合并、重塑等），可能会无意中引入错误，例如将数字类型字段误转为对象类型。
为了定位和解决问题，你可以尝试以下步骤：
1. **检查变量范围**：确认所有用于模型估计的变量值都在合理范围内，没有极端的大或小数值。
2. **数据清理**：再次检查并处理所有非数值条目或异常值。确保所有字段的数据类型正确。
3. **逐步排除法**：尝试移除某些变量再重新运行模型，看看问题是否依然存在。这有助于识别哪些特定的变量或组合可能导致了问题。
4. **查看警告信息和日志文件**：软件通常会输出详细的错误信息或警告，在其中寻找线索可以更快地定位问题所在。
5. **使用数据子集测试**：试着在较小的数据样本上运行模型，看是否还能复现同样的错误。这有助于判断问题是否与数据量有关。
6. **查阅文档和论坛**：查看软件的官方文档或相关技术社区（如Stack Overflow），看看是否有其他用户遇到过类似的问题及其解决方案。
如果上述步骤都无法解决问题，可能需要更详细地分析你的代码逻辑或具体的数据结构来找出确切的原因。
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