问题描述
我已经使用 mixed()
成功运行了 glmer 模型。我花了一段时间才找到一个模型,因为我有很多变量,它会收敛,但最终的模型看起来像这样:
> head(data1)
# A tibble: 6 x 8
Speaker data_type learned_next AOP_scaled length_scaled PAT_scaled PAQ_scaled freq_scaled
<chr> <chr> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
1 Alex actual 0 -0.337 -2.34 -1.34 -0.345 -0.00436
2 Alex actual 0 -0.337 -0.989 -1.34 -0.345 -0.00436
3 Alex actual 0 -0.337 -2.34 -1.14 -0.345 -0.00436
4 Alex actual 0 -0.337 -0.989 -1.14 -0.345 -0.00436
5 Alex actual 0 -0.337 -2.34 -0.720 -0.345 -0.00436
6 Alex actual 0 -0.337 -0.989 -0.720 -0.345 -0.00436
model_max <- mixed(learned_next ~
PAQ_scaled * PAT_scaled * length_scaled * freq_scaled * AOP_scaled +
(1|Speaker),family = binomial,data = subset(data1,data_type == "actual"),method = "LRT",control=glmerControl(calc.derivs = FALSE,optimizer="bobyqa",optCtrl=list(maxfun=2e5)),# specifiying optimizer to support convergence
# (does not converge without this)
expand_re = TRUE)
mixed()
的完整模型输出如下所示(省略交互以使其更易于管理):
> model_max$full_model
Generalized linear mixed model fit by maximum likelihood (Laplace Approximation) ['glmerMod']
Family: binomial ( logit )
Formula: learned_next ~ PAQ_scaled * PAT_scaled * length_scaled * freq_scaled * AOP_scaled + (1 | Speaker)
Data: data
AIC BIC logLik deviance df.resid
14431.354 14692.583 -7182.677 14365.354 20219
Random effects:
Groups Name Std.Dev.
Speaker (Intercept) 0.6917
Number of obs: 20252,groups: Speaker,5
Fixed Effects:
(Intercept)
PAQ_scaled
-0.805275
-0.063157
PAT_scaled
length_scaled
-0.831367
0.067195
freq_scaled
AOP_scaled
0.070104
-0.774926
但是当我运行 gm_all <- afex::all_fit(model_max$full_model)
时,我得到以下输出:
> bobyqa. : [ERROR]
> Nelder_Mead. : [ERROR]
> optimx.nlminb : [ERROR]
> optimx.L-BFGS-B : [ERROR]
> nloptwrap.NLOPT_LN_NELDERMEAD : [ERROR]
> nloptwrap.NLOPT_LN_BOBYQA : [ERROR]
> nmkbw. : [ERROR]
我在网上找不到任何关于为什么这些都可能作为错误返回的答案,并且鉴于模型输出看起来不错(除非我遗漏了一些东西)我认为这不应该是问题模型本身。
解决方法
暂无找到可以解决该程序问题的有效方法,小编努力寻找整理中!
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