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和许多其他人一样,我在运行使用包lme4中的glmer函数的模型时遇到了麻烦。
这是我的模型:
model = glmer(depvar ~ variety*cover+amplitude+time+ (1|pp) + (1|stim),
data = datafile, family=poisson)
Warning message:
In checkConv(attr(opt, "derivs"), opt$par,
ctrl = control$checkConv, :
Model failed to converge with max|grad| = 0.00606839
(tol = 0.001, component 1)
control=glmerControl(optimizer="bobyqa",optCtrl=list(maxfun=100000))
model = glmer(depvar ~ variety*cover+amplitude+time+
(1|pp) + (1|stim), data = datafile, family=poisson,
control=glmerControl(optimizer="bobyqa",
optCtrl=list(maxfun=100000)))
control=glmerControl(optimizer="bobyqa", optCtrl=list(maxfun=100000)))
的输出是:
Generalized linear mixed model fit by maximum likelihood (Laplace Approximation) ['glmerMod']
Family: poisson ( log )
Formula: depvar ~ variety * cover + amplitude + time + (1 | pp) + (1 | stim)
Data: datafile
AIC BIC logLik deviance df.resid
6916.6 6963.1 -3450.3 6900.6 2473
Scaled residuals:
Min 1Q Median 3Q Max
-0.8955 -0.4712 -0.2797 0.3163 3.0090
Random effects:
Groups Name Variance Std.Dev.
stim (Intercept) 0.031757 0.17821
pp (Intercept) 0.008918 0.09443
Number of obs: 2481, groups: stim, 200; pp, 28
Fixed effects:
Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)
(Intercept) 0.77480 0.21459 3.611 0.000305 ***
variety2-1 0.04813 0.03096 1.555 0.119969
cover2-1 0.06725 0.03096 2.172 0.029862 *
amplitude -0.04704 0.02685 -1.752 0.079837 .
time -0.02545 0.03747 -0.679 0.496943
variety2-1:cover2-1 0.01435 0.06170 0.233 0.816128
---
Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
convergence code: 0
Model failed to converge with max|grad| = 0.00606839 (tol = 0.001, component 1)
control=glmerControl(optimizer="bobyqa", optCtrl=list(maxfun=100000)))
的输出为:
Generalized linear mixed model fit by maximum likelihood (Laplace Approximation) ['glmerMod']
Family: poisson ( log )
Formula: depvar ~ variety * cover + amplitude + time + (1 | pp) + (1 | stim)
Data: datafile
Control: glmerControl(optimizer = "bobyqa", optCtrl = list(maxfun = 1e+05))
AIC BIC logLik deviance df.resid
6916.6 6963.1 -3450.3 6900.6 2473
Scaled residuals:
Min 1Q Median 3Q Max
-0.8956 -0.4712 -0.2797 0.3163 3.0090
Random effects:
Groups Name Variance Std.Dev.
stim (Intercept) 0.031759 0.17821
pp (Intercept) 0.008917 0.09443
Number of obs: 2481, groups: stim, 200; pp, 28
Fixed effects:
Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)
(Intercept) 0.77480 0.21457 3.611 0.000305 ***
variety2-1 0.04813 0.03096 1.555 0.119997
cover2-1 0.06725 0.03096 2.172 0.029860 *
amplitude -0.04703 0.02685 -1.751 0.079861 .
time -0.02545 0.03746 -0.679 0.496889
variety2-1:cover2-1 0.01434 0.06170 0.232 0.816160
---
Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
最佳答案
由于模型拟合之间的可能性差异小于<0.1,并且参数中的最大相对差异约为10 ^(-4),因此我想说您已经成功证明警告是假阳性,并且您可以继续使用您的初始模型。
将优化器切换为"bobyqa"
并扩展最大迭代次数以抑制警告是无害的(浪费计算机时间除外),但这不是必需的。
关于r - 使用glmer解决警告消息的方法,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/33670628/
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我举了一个我正在处理的问题的简短示例。 HTML代码: 1 2 3 CSS 代码: .BB a:hover{ color: #000; } .BB > li:after {
我是一名优秀的程序员,十分优秀!