模型未能收敛于R（评估数量增加）

Question

当模型无法收敛时，我在R中有一些关于警告和错误消息的技术问题。

我正在为我的数据使用广义线性混合效应模型，并且我得到的警告与增加R中的评估数量有关。我有一个8208的大数据集，23个变量（ncol）和435行。

我得到的三条消息如下：

1. fixed-effect model matrix is rank deficient so dropping 4 > columns / coefficients’

2。In checkConv(attr(opt, "derivs"), opt$par, ctrl = control$checkConv, :Model failed to converge with max|grad| = 0.151201 (tol = 0.001,component 7)

1. (function (fn, par, lower = rep.int(-Inf, n), upper = rep.int(Inf,:failure to converge in 10000 evaluations.

我正在使用的模型如下。

m0.5 <- glmer(match ~ Listgp + st.context + st.length + age + gender + (1|Listener), data = PATdata2, family = "binomial")

但是，我被提示重新调整我的变量。

所以，我的两个问题是。

1. R中增加评估次数的语法是什么？

2. 如何在R？

中重新调整变量

我已经尝试?lmerControl, getOption('mxOptions'), as.character但我无法重置参数。

我在之前的帖子中读到，我可以通过应用以下命令glmerControl(optimizer="bobyqa", optCtrl = list(maxfun = 100000))来增加迭代次数，但我仍然收到了此消息。

Warning message:
In checkConv(attr(opt, "derivs"), opt$par, ctrl = control$checkConv,  :
  Model failed to converge with max|grad| = 0.0061514 (tol = 0.001, component 8)

非常感谢任何帮助。

谢谢，

沙德

Answer 1

我能够通过简化原始数据集，删除任何空白值并增加观察次数来解决问题。

glmerControl(optimizer="bobyqa", optCtrl = list(maxfun = 10000))

希望这也可以帮助其他人。