ランダム効果構造 (最適なモデル フィット) で切片効果と勾配効果を使用しようとしていますが、使用すると次のエラーが発生します。
MLM <- lmer((sqrt(degrees))~ Condition*CogLoad + (Video|Subject),
data=dataset)
警告メッセージ: 1: commonArgs(par, fn, control, environment()) : maxfun < 10 * length(par)^2 は推奨されません。2: Inoptwrap(optimizer, devfun, getStart(start, rho$lower, rho$pp), :
bobyqa からの収束コード 1: bobyqa -- 関数評価の最大数を超えました 3: in checkConv(attr(opt, "derivs") 、opt$par、ctrl = control$checkConv、: モデルは max|grad| = 0.0704516 (tol = 0.002、コンポーネント 1) で収束に失敗しました
傍受効果だけを実行すると、これらのエラーは発生しません。
REML による線形混合モデルの適合 ['lmerMod'] 式: (sqrt(degrees)) ~ Condition * CogLoad + (1 | Video) + (1 | Subject) データ: データセット
収束時の REML 基準: 183048.6
スケーリングされた残差: 最小 1Q 中央値 3Q 最大 -3.7418 -0.6048 -0.0377 0.5293 5.9471
変量効果: グループ 名前 分散 標準偏差
対象 (傍受) 0.01385 0.1177
ビデオ (傍受) 0.15947 0.3993
残差 0.67628 0.8224
obs の数: 74731、グループ: 対象、27。ビデオ、11固定効果: Std を推定します。エラー t 値 (インターセプト) 2.260374 0.123524 18.299 ConditionMap 0.022744 0.050473 0.451 CogLoadNone 0.047609 0.008152 5.840 ConditionMap:CogLoadNone 0.051590 0.013228 3.900
固定効果の相関: (Intr) CndtnM CgLdNn ConditionMp -0.121
CogLoadNone -0.032 0.068
CndtnMp:CLN 0.016 -0.130 -0.507
最初のモデルが適切に収束しない理由を誰かが知っているなら、本当にいくつかの入力が大好きです.