Question

我在Rme的lme4中运行了以下glmer模型：

    m1=glmer(Survived~Offset+(1|Trial/Chamber), family=binomial, data=surviveData)

幸存的是二进制响应，偏移是3级因子，Trial是2级因子，Chamber是24级因子。数据集中有1721个观测值。我想获得此模型参数估计的95％CI。为此，我使用了以下内容：

    b_par<-bootMer(x=m1,FUN=fixef,nsim=1000, use.u = FALSE, type="parametric")

    boot.ci(b_par,type="perc",index=1)
    boot.ci(b_par,type="perc",index=2)
    boot.ci(b_par,type="perc",index=3)

我搜索了一个增强glmer模型的工作示例，以检查我是否使用了正确的选项，但是我没有找到一个好的示例。似乎也没有确定的错误解决方案，其中有很多看起来像这样：

    In checkConv(attr(opt, "derivs"), opt$par, ctrl = control$checkConv,  :
      Model failed to converge with max|grad| = 0.00142642 (tol = 0.001, component 1)

所以我的问题是：

我为引导程序指定的选项是否适合glmer模型？
是否有解决此类错误的解决方案，还是我们必须等待lme4软件包中的优化程序得到改进？
如果给出错误消息，boot.ci是否仅使用成功的重新采样来计算引导统计信息，而忽略未收敛的统计信息？如果这是事实，尽管有警告，我仍可以使用置信区间吗？

引导R中的glmer模型和相关错误

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