Question

我在模拟数据的lme函数上运行多元线性混合效应模型：

lme(value ~-1 + cs_d0 + va_d0 + as.numeric(times):cs_d0 + as.numeric(times):va_d0 ,
 random =  ~ -1 + (cs_d0 + va_d0) + as.numeric(times):va_d0 + as.numeric(times):cs_d0  |id, 
 weights=varIdent(form=~1| cs_d0),corr=corCompSymm(form=~1 | id),
 control=lmeControl(returnObject=TRUE,singular.ok=TRUE, opt="optim"), data =D0Train)

只是为了清除一些变量： cs_d0和va_d0是虚拟变量。我使用融合函数来组合数据集值的值为cs_d0和va_d0。

我面临的问题是：

Warning messages:
1: In logLik.reStruct(object, conLin) :
  Singular precision matrix in level -1, block 1
2: In logLik.reStruct(object, conLin) :
  Singular precision matrix in level -1, block 1

我不知道这条警告信息的含义是什么意思！另外，我认为结果不合理

Linear mixed-effects model fit by REML
  Data: D0Train 
  Log-restricted-likelihood: -7255.602
  Fixed: value ~ -1 + cs_d0 + va_d0 + as.numeric(times):cs_d0 + as.numeric(times):va_d0 
                  cs_d0                   va_d0 cs_d0:as.numeric(times) 
             29.7567029              29.7567029               0.6767829 
va_d0:as.numeric(times) 
              0.6767829 

Random effects:
 Formula: ~-1 + (cs_d0 + va_d0) + as.numeric(times):va_d0 + as.numeric(times):cs_d0 | id
 Structure: General positive-definite, Log-Cholesky parametrization
                        StdDev       Corr                
cs_d0                   1.623495e-02 cs_d0  va_d0  v_0:.(
va_d0                   2.790607e-03  0.006              
va_d0:as.numeric(times) 1.298373e-03  0.001 -0.007       
cs_d0:as.numeric(times) 1.679235e-04 -0.001  0.000  0.000
Residual                1.093950e+01                     

Correlation Structure: Compound symmetry
 Formula: ~1 | id 
 Parameter estimate(s):
        Rho 
-0.05660665 
Variance function:
 Structure: Different standard deviations per stratum
 Formula: ~1 | cs_d0 
 Parameter estimates:
       1        0 
1.000000 1.000006 
Number of Observations: 1920
Number of Groups: 120

所以，在固定效果中：cs_d0和va_do的截距相同也是slops有相同的输出!!! 我在这里问，是否有人可以帮助我，拜托？

警告消息：1：在logLik.reStruct（object，conLin）中

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