我正在使用二项式GLMM将真实的动物居所范围与模拟的多边形（圆形）进行比较。我有14个家庭范围（4个女性，10个男性），并为每个实际家庭范围模拟了5个多边形。对于所有真实和模拟的多边形，我系统地提取了多边形内的所有栅格值。栅格图层包括到野外的距离，到森林的距离，高程和坡度。
我的响应变量是栅格像元是在真实原始范围内采样的（1）还是在模拟多边形中采样的（0）。 4个预测变量是这些单元格的值，即上述4个变量。与1个真实家庭范围和5个模拟多边形相关的动物个体被作为随机截距包括在内。 数据集包含53036“ 1”响应和217963“ 0”响应。
所有预测变量与与每个居所范围及其5个模拟多边形相关的动物的性别之间存在相互作用。
sex.mod <- glmer(pt.id ~ (field + forest + elev + slope)*sex + (1|animal), family ='binomial', data=polygon.values, na.action = na.omit)
当我运行上述模型时，通过性别互动，模型无法收敛。当我删除性别互动（如下所示）时，它没有任何问题。
mod <- glmer(pt.id ~ field + forest + elev + slope + (1|animal), family ='binomial', data=polygon.values, na.action = na.omit)
问题是我真的需要将性别与这些变量的相互作用包括在内，因为该物种存在明显的性别差异。
我正在考虑的潜在问题是：与男性相比，女性的样本量较小。此外，许多（1/2至2/3）栅格单元都在真实起始范围内，并且在模拟的多边形内（它们相互重叠），因此1和0响应的预测变量都相同。
我已经使用scale（）函数重新缩放了所有预测变量。我尝试增加迭代次数。我尝试运行多个优化器（默认，bobyqa，Nelder_Mead，optimx.nlminb。
这是我尝试运行的一种调整后的模型的示例：
sex.mod <- glmer(pt.id ~ (field + forest + elev + slope)*sex + (1|animal), family ='binomial', data=polygon.values, na.action = na.omit, control=glmerControl(optimizer="bobyqa", optCtrl=list(maxfun=2e6)))`````
没有交互作用，我不会收到任何错误。当我进行性互动时，这是我收到的错误消息：
Warning message:
In checkConv(attr(opt, "derivs"), opt$par, ctrl = control$checkConv, :
Model failed to converge with max|grad| = 0.0014355 (tol = 0.001, component 1)
关于性交为什么会引起问题的任何想法？