パッケージ lme4 を使用して「glmer」モデルをフィッティングするときの次の警告メッセージの意味は何ですか?
Warning messages:
1: glm.fit: fitted probabilities numerically 0 or 1 occurred
2: In mer_finalize(ans) : false convergence (8)
私が当てはめようとしているモデルは次のようなものです：
glmer(dummy ~ constituency.coa + I(governat.part) + I(district2) + gdp.cap + lula.power + ifdm + bf.cap + year + (1 | munname), data=pool, family=binomial(link = "logit"), REML=T, verbose=T)
ありがとう
警告 1: 適合値が 1 つ以上の観測値で 0 または 1 になりましたが、これはロジスティック回帰では可能ではありません。原因はたくさんあります。1つはヘルプページで説明されています?glmが、それは他のドキュメントへのポインタに過ぎません. これは単なる警告なので問題ないかもしれませんが、フィット感に問題があることを示す警告です。
警告 2: 正確な意味はわかりませんが、コードは、最適化ルーチンがフィッティング手順が推定値に収束したと宣言したが、この主張は誤りであり、フィッティングは実際には収束しなかったことを示しています。
注目すべきことの 1 つは、1 つの予測子または予測子の線形結合が完全に分割され0、1イベントが発生する分離可能性の問題があるかどうかです。
R-SIG-Mixed メーリング リストでこれをフォローアップすることをお勧めします。ここには、さらに支援できる真の専門家がいます。問題を診断できるように、フィッティング プロセス (冗長モードをオンにする) またはデータの詳細を提供する必要がある場合があります。
警告 2 については、反復回数を増やすことができます。既定値は 300 で、反復回数を追加したときに収束するかどうかを確認できます。試す：
glmer(dummy ~ constituency.coa + I(governat.part) + I(district2) + gdp.cap + lula.power + ifdm + bf.cap + year + (1 | munname), data=pool, family=binomial(link = "logit"), REML=T, verbose=T, control = list(maxIter = 600))
これにより、反復回数が 300 回から 600 回に変更されますが、それがうまくいかない場合はさらに試すことができます。