lmer模型无法与随机效应结构收敛

时间:2019-02-05 14:49:49

标签: r lme4 convergence

我试图在我的随机效果结构(最佳模型拟合)中使用截距和斜率效果,但这样做时出现以下错误。

  

MLM <-lmer((sqrt(degrees))〜Condition * CogLoad +(Video | Subject),   data = dataset)

     

警告消息:   1:在commonArgs(par,fn,control,environment())中:   建议不要使用maxfun <10 * length(par)^ 2。   2:Inoptwrap(优化程序,devfun,getStart(启动,rho $ lower,rho $ pp)),:
  bobyqa的收敛代码1:bobyqa-函数的最大数量   超过评估   3:在checkConv(attr(opt,“ derivs”),opt $ par,   ctrl = control $ checkConv ,:模型无法与max | grad |收敛   = 0.0704516(tol = 0.002,组件1)

当我运行拦截效果时,我没有得到这些错误:

  

REML ['lmerMod']公式拟合的线性混合模型:(sqrt(degrees))〜   条件* CogLoad +(1 |视频)+(1 |主题)数据:数据集

     

REML收敛标准:183048.6

     

定标残差:       最小值1Q中位数3Q最大值   -3.7418 -0.6048 -0.0377 0.5293 5.9471

     

随机效果:组名称方差标准偏差。
  主题(拦截)0.01385 0.1177
  视频(拦截)0.15947 0.3993
  残差0.67628 0.8224
  观察员数量:74731,组:受试者,27;视频,11

     

固定效果:                            估计标准误差t值   (截取)2.260374 0.123524 18.299   条件图0.022744 0.050473 0.451   CogLoadNone 0.047609 0.008152 5.840   ConditionMap:CogLoadNone 0.051590 0.013228 3.900

     

固定效果的相关性:               (Intr)CndtnM CgLdNn   条件MP -0.121
  CogLoadNone -0.032 0.068
  CndtnMp:CLN 0.016 -0.130 -0.507

如果有人知道为什么第一个模型不能正确收敛,真的会喜欢一些输入。

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