我想使用R的glmer.nb包中的lme4函数来估计广义线性混合效应模型。我有各种犯罪结果的面板数据。我的横断面单元是“专用区”（超过40个专用区），并且我观察了这些专用区中长达数月的犯罪。我正在评估一种干预措施，该干预措施在一个月的年中“打开/关闭”（虚拟编码）。我包括“区域”和“月”固定效果（即，模型中包含全套的区域和月虚拟对象）。我只有一个自变量正在评估。使用glmer.nb的 second 模型是返回错误的函数。
# How the two-way fixed-effects model is specified (works well)
model_fe <- glm.nb(crime_counts ~ as.factor(precinct) + as.factor(month_year) + policy, data = df)
# Modeling "precincts" as the random-effect (fails)
model_re <- glmer.nb(crime_counts ~ (1 | precinct) + as.factor(month_year) + policy, data = df)
返回的错误如下所示...
failure to converge in 10000 evaluationsModel failed to converge with max|grad| = 0.00295777 (tol = 0.001, component 1)iteration limit reached
总而言之，我想将区域指定为随机拦截组件。我也尝试将域指定为因子变量，但这没有帮助。有任何想法吗？我是这个包的新手。