Question

我从glmer得到以下警告：

m <- glmer(cbind(Y, N) ~ c1 + c2 + c3 + (1|g1:Year) + (1 + c1 + c2|g1) + (1|g1:Site), 
    family = binomial, data = data, 
    control = glmerControl(optimizer ='optimx', optCtrl=list(method='nlminb'))) 

# Warning in optimx.check(par, optcfg$ufn, optcfg$ugr, optcfg$uhess, lower,  :
#   Parameters or bounds appear to have different scalings.
#   This can cause poor performance in optimization. 
#   It is important for derivative free methods like BOBYQA, UOBYQA, NEWUOA.

这很有趣，因为我所有的协变量都按比例缩放（c1：平均值= 5.410769e-16，sd = 1），（c2：平均值= -2.411114e-16，sd = 1），（c3：平均值= 7.602661 e-18，sd = 1）。

警告实际上是什么意思？我所有的协变量都按比例缩放，请参见上文。再次缩放它们将无法解决。
在模型可能返回不可靠的估计值的意义上，我是否必须担心此警告？我没有其他警告或错误。

谢谢！

PS：注意-警告似乎是不确定的，在不同运行中的某些数据集上，我观察到它有时存在而有时却不存在。

Answer 1

我对此很迟，但是由于您没有其他答案，也许有人仍然可以使用它。该消息的来源是optimx package.，您可以使用optimx作为非线性优化器。

该消息是比例检查的结果（请参见手册中的scalecheck（）函数）。怀疑是否可以将参数空间设置得太窄。但是，此功能也会引发误导性警告。约翰·纳什（John Nash）本人在手册中写道：“但是，它是不完善和启发式的工具，可以改进。”如果获得良好的结果，那可能还好。

希望这项帮助，扬

一目了然的警告：参数或界限似乎具有不同的缩放比例

1 个答案: