Я пытаюсь использовать эффекты перехвата и наклона в моей структуре случайных эффектов (наилучшее соответствие модели), и при этом я получаю следующие ошибки.
MLM <- lmer ((sqrt (градусы)) ~ Условие * CogLoad + (Видео | Тема), data = набор данных) </p>
Предупреждающие сообщения: 1: в commonArgs (par, fn, control, environment ()): maxfun <10 * length (par) ^ 2 не рекомендуется.2: Inoptwrap (оптимизатор, devfun, getStart (start, rho $ lower, rho $ pp),: <br>код сходимости 1 от bobyqa: bobyqa - превышено максимальное количество оценок функций 3: в checkConv (attr (opt, ")производные "), opt $ par, ctrl = control $ checkConv,: модели не удалось сойтись с max | grad | = 0.0704516 (tol = 0.002, компонент 1)
Когда я запускаю только эффекты перехвата, яне получайте эти ошибки, хотя:
Подбор линейной смешанной модели по формуле REML ['lmerMod']: (sqrt (градусы)) ~ Условие * CogLoad + (1 | Видео) + (1 | Тема)) Данные: набор данных
Критерий REML при конвергенции: 183048,6
Масштабированные невязки: Мин. 1Q Медиана, 3Q Макс. -3,7418 -0,6048 -0,0377 0,5293 5,9471
Случайные эффекты: Отклонение имени группыStd.Dev.
Субъект (перехват) 0,01385 0,1177
Видео (перехват) 0,15947 0,3993
Остаточный 0,67628 0,8224
Количество объектов: 74731, группы: Субъект 27, Видео; 11
Фиксированные эффекты: оценка ошибки стандартного значения t (перехват) 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
Корреляция с фиксированными эффектами: (Intr) CndtnM CgLdNN * 0 * 0 * C * C * C * C * 0 * C * C * C * C * 0 * C * C * C * C * 0 * C * C * 0 * C * C * C * C * 0 0 * C * C * C * * 0 0 C * * Cn * 0 030 * * * * * Cn * Cng * CnL * CnL * Cng * CnL * CnL * CnG * Cng * *-0.130 -0.507
Очень бы понравились некоторые данные, если кто-то знает, почему первая модель не сходится должным образом.