在R中遇到`NaN`s（不是数字）通常是因为数据处理或者模型拟合中的某个步骤出现了问题。特别是在使用统计包进行模型拟合时，如你提到的`minpack.lm`和`stats4`，产生`NaN`s可能是由以下原因造成的：
1. **数据中有NA或非数值**：首先确保你的丰度表（spp）中没有缺失值或者非法字符。可以使用`is.na(spp)`检查是否存在NA，并用`sum(is.na(spp))`统计NA的数量。
2. **模型初始化不当**：在拟合模型时，如果初始参数设置不合理或数据不适合模型，可能会导致计算中出现`NaN`s。
3. **数学操作的非法运算**：例如除以零、对负数取平方根等。检查你的代码中是否有这样的操作。
4. **优化过程中的问题**：在使用某些函数进行优化时（如最小二乘拟合），如果梯度或Hessian矩阵计算出错，也可能产生`NaN`s。
解决步骤可以包括：
- 预处理数据：确保数据没有NA值、无穷大和非法字符。使用`na.omit()`或者`complete.cases()`删除含有缺失值的行/列。
- 检查并调整模型初始化参数：如果可能，尝试不同的初始参数或设置更合理的界限。
- 审核数学操作：确认所有计算都是合法的，特别是在对数据进行转换（如log）前确保没有负数或零值。
- 调整优化过程：检查是否可以使用不同的优化算法，或者调整控制参数以提高数值稳定性。
例如：
```r
# 假设spp中有NA值
spp_clean <- na.omit(spp) # 删除含有缺失值的行
# 检查模型参数初始化，如果适用
start_params <- c(1,2,3) # 示例初始参数
model_fit <- nlsLM(y ~ model_function(x, params), data = spp_clean, start = list(params=start_params))
```
具体调整可能需要根据你的数据和模型细节进行。希望这能帮助你解决遇到的`NaN`s问题！
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