运行 lmer() 混合模型时出现未知错误

如何解决运行 lmer() 混合模型时出现未知错误

我目前正在尝试使用 lme4 函数运行重复测量方差分析。我的数据如下（显示前 6 个值，n=40）：

核心	基材	处理	O2
1	M&S	C	-0.40
1	S	C	-0.60
2	M&S	C	-0.41
2	S	C	-0.61
3	M&S	D	-0.25
3	S	D	-0.45

我想看看处理对 O2 是否有影响，以及这是否因底物而异。我每个核心有 2 次测量，它们发生在不同的时间点，所以我想控制重复测量。为此，我使用了以下代码：

mixed.lmer1 <- lmer(O2 ~ Treatment*Substrate+(1|Core),data = data)
summary(mixed.lmer1)

然后我用下面的代码来测试是否有sig。 Core对模型的影响：

mixed.lmer2 <- lm(O2 ~ Treatment*Substrate,data = data)
summary(mixed.lmer2)
anova(mixed.lmer2,mixed.lmer1)

但是，当我运行第一个模型时，我收到以下警告：

Warning message:
In optwrap(optimizer,devfun,getStart(start,rho$pp),lower = rho$lower,:
  convergence code -4 from nloptwrap

我只是想知道以前是否有人遇到过这种情况？我似乎无法在网上找到任何东西。我认为这是因为我过度拟合了数据，因为每个核心只有 2 个测量值。有没有办法解决这个问题？

谢谢！

解决方法

tl;dr 这是一条“因舍入而停止”的消息，可能是因为您的响应变量只有两位数的精度吗？ >

NLopt reference 表示 -4 表示

由于舍入错误限制了进度而暂停。（在这种情况下，优化通常仍会返回有用的结果。）

然而，期望你挖掘那么远是不合理的（lme4 → nloptr（R 包/包装器）→ NLopt（C 库））。您可能可以通过打印 fitted_model@optinfo$message 找到等效信息。

从 nlopt（C/C++ 优化库）到 nloptr（R 包装器）到 lme4（进一步包装 nloptr::nlopt() 以使其成为更兼容其他 R 优化函数），消息丢失了。

在 GitHub 上的 nlopt 源代码中挖掘还发现 this list of status codes：负值表示潜在的收敛问题。

typedef enum {
    NLOPT_FAILURE = -1,/* generic failure code */
    NLOPT_INVALID_ARGS = -2,NLOPT_OUT_OF_MEMORY = -3,NLOPT_ROUNDOFF_LIMITED = -4,NLOPT_FORCED_STOP = -5,NLOPT_SUCCESS = 1,/* generic success code */
    NLOPT_STOPVAL_REACHED = 2,NLOPT_FTOL_REACHED = 3,NLOPT_XTOL_REACHED = 4,NLOPT_MAXEVAL_REACHED = 5,NLOPT_MAXTIME_REACHED = 6,NLOPT_NUM_RESULTS           /* not a result,just the number of them */
} nlopt_result;