r - 广义线性混合模型误差(二元响应)

Question

我正在 R 中针对二进制响应变量运行广义线性混合模型，但收到一条错误消息。

我的代码是:

library('lme4')
m1<-glmer(data=mydata, REPRODUCE~F1TREAT*SO+(1|LINE/MATERNAL_ID), family=binomial)

其中 REPORDUCE = 二元，F1TREAT 和 SO = 因子，每个因子都有 2 个水平。这将返回警告:

Warning messages:
   1: In checkConv(attr(opt, "derivs"), opt$par, ctrl = control$checkConv,  :
     unable to evaluate scaled gradient
   2: In checkConv(attr(opt, "derivs"), opt$par, ctrl = control$checkConv,  :
     Hessian is numerically singular: parameters are not uniquely determined

但是，对象“m1”仍然出现在我的值列表中。键入:

summary(m1)

返回错误:

Error in diag(vcov(object, use.hessian = use.hessian)) : 
  error in evaluating the argument 'x' in selecting a method for function 'diag':
Error in solve.default(h) : 
  Lapack routine dgesv: system is exactly singular: U[5,5] = 0

有人知道问题出在哪里吗？有趣的是，如果我排除变量“SO”，我可以很好地运行模型。

编辑:

with(mydata,table(REPRODUCE,F1TREAT,SO))

, , SO = o

     F1TREAT
REPRODUCE control stress
    0      61    167
    1     125      8

, , SO = s

     F1TREAT
REPRODUCE control stress
    0       0      0
    1     186    172

glm 的结果是: 称呼: glm(公式 = REPRODUCE ~ F1TREAT * SO, 系列 = 二项式, 数据 = mydata)

Deviance Residuals: 
 Min        1Q    Median        3Q       Max  
-1.49323  -0.30592   0.00005   0.00005   2.48409  

Coefficients:
                   Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)    
(Intercept)          0.7174     0.1562   4.594 4.36e-06 ***
F1TREATstress       -3.7560     0.3942  -9.529  < 2e-16 ***
SOs                 19.8486  1300.0538   0.015    0.988    
F1TREATstress:SOs    3.7560  1875.5931   0.002    0.998    
---
Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

(Dispersion parameter for binomial family taken to be 1)

Null deviance: 898.27  on 718  degrees of freedom
Residual deviance: 300.37  on 715  degrees of freedom
AIC: 308.37

Number of Fisher Scoring iterations: 19

Answer 1

with(mydata,table(REPRODUCE,F1TREAT,SO))

, , SO = o

     F1TREAT
REPRODUCE control stress
0      61    167
1     125      8

, , SO = s

     F1TREAT
REPRODUCE control stress
0       0      0
1     186    172

有人向我建议，我的问题是由于某些组合不存在而引起的( complete separation )。您可以看到 's' 类别中的所有植物都开花了，因此如果完美地保护 REPRODUCE，那么 SO=s。如果我更改几行，以便一个控制植物“开花”，一个胁迫植物“开花”，那么我就可以运行模型并获得摘要()输出(尽管仍然带有警告消息，可能是由于部分分离)。 SO 在 glm 中的非显着性是由于 Hauck-Donner phenomenon .

我不知道该怎么办