我正在尝试找到一个glmm，它与我的分类变量和数字变量之间的交互作用收敛。我的实验由不同的地块类型（A，B，C和D）组成，分别绘制在0、1、2和3年。
现在，我想知道各个地块类型和年份之间的物种数量有何不同。因此，我想使用函数glmmTMB创建一个glmm。不幸的是，我的理想模型将降水和温度（绘制地块的年份）作为附加的相关固定效应，无法正常工作。作为随机效果，我使用了情节的不同位置。
我已经尝试了不同的家庭，具有不同等级的随机效果的不同组合，并添加了其他固定效果，例如现场的作物，邻近的栖息地等等。另外，我尝试改用glmer和lmer，但是我的模型都没有一个收敛的解决方案，并且没有因变量的交互而产生错误信息。
我还尝试在年份类型变量中包含年份（A_0，A_1，A_2，A_3，B_0，...）。有了这个，我的模型就起作用了，我也得到了我需要的意义。这是可能做到的还是会产生错误的意义或相关性？
我目前尚未收敛的理想模型是：
glmmTMB(Number_of_species ~ Year_of_Implementation * Plot_type + Precipitation * Temperature + (1|site), family = binom1, data= example)
这给了我错误消息：
50条或更多警告（21：在f（par，order = order，...）：值超出'lgamma'的范围） 我也经常收到以下错误：警告消息： 1：在nlminb中（开始= par，目标= fn，梯度= gr，控制= control $ optCtrl）： NA / NaN功能评估 2：在nlminb中（开始= par，目标= fn，梯度= gr，控制= control $ optCtrl）： NA / NaN功能评估 3：在fitTMB（TMBStruc）中： 模型收敛问题；非正定Hessian矩阵。参见小插图（“疑难解答”）
我的目标是获得一张显示每年每种地块类型发展情况的地块的意义。