Imer4（二项式）

Question

我正在尝试基于一组具有二项分布族的混合效应模型来运行模型选择分析（使用MuMIn和AICc）。 我的数据看起来像这样（抱歉没有更优雅地发布）

head of data

饱和模型（38种组合中）是这样的：

model1 <-glmer( occ~Habitat*NDVI_centre+Dist_Paths+Dist_Power_Lines+Dist_relocation + (1 | Individual) , family=binomial , data=g.hab, control=glmerControl(optimizer="bobyqa"),nAGQ=10)

有些模型运行顺利，但大约一半模型给我这个错误：

  

pwrssUpdate中的错误（pp，resp，tol = tolPwrss，GQmat = GHrule（0L），compDev = compDev，：     （maxstephalfit）PIRLS步骤减半未能减少pwrssUpdate中的偏差

我无法为此找到解决方案，并会感谢任何指导。

希望有用的信息：

1. 所有变量都居中
2. 在具有不同二项式响应变量的模型中使用相同的参数（indp var）并且工作正常。
3. 数据集很大（44000个观测值）

更多细节：

可以找到完整的数据集here

以下模型显示没有错误（仅举几个例子）：

`model38<-glmer( occ~Habitat + (1 | Individual) , family=binomial , data=g.hab, control=glmerControl(optimizer="bobyqa"),nAGQ=10)
 model33 <-glmer( occ~Habitat+Dist_Paths + (1 | Individual) , family=binomial , data=g.hab, control=glmerControl(optimizer="bobyqa"),nAGQ=10)
model8 <-glmer( occ~Habitat+Dist_Paths+Dist_Power_Lines+NDVI_centre + (1 | Individual) , family=binomial , data=g.hab, control=glmerControl(optimizer="bobyqa"),nAGQ=10)

` 但这些显示出上述错误：

model3 <-glmer( occ~Dist_Paths+Dist_Power_Lines+Dist_relocation+NDVI_centre + (1 | Individual) , family=binomial , data=g.hab, control=glmerControl(optimizer="bobyqa"),nAGQ=10)
model1 <-glmer( occ~Habitat*NDVI_centre+Dist_Paths+Dist_Power_Lines+Dist_relocation + (1 | Individual) , family=binomial , data=g.hab, control=glmerControl(optimizer="bobyqa"),nAGQ=10)

`

非常感谢