Моя цель - разработать модель прогнозирования, которая может быть использована для оценки вероятности распространения опухоли вне органа.Распространение опухоли может произойти на правой или левой стороне.Популяция состоит из пациентов с опухолью в их органе, и обе половины органа (левая и правая сторона) рассматриваются как отдельные случаи.Таким образом, каждый пациент представляет две половины органа, и каждая половина органа включена в набор данных как отдельный случай.Это означает, что данные кластеризованы, и я хочу исправить это, используя случайный перехват с пакетом lme4.В наборе 1977 наблюдений и около 1000 групп.Я получаю следующую ошибку, если создаю подгонку:
fitr <- glmer(formula = EPE ~ age + Epstein + mriece + RTsuspect + psadcombi +(1 | Hospital),
data = develop.compl,
family = binomial)
Warning message:
In checkConv(attr(opt, "derivs"), opt$par, ctrl = control$checkConv, :
Model failed to converge with max|grad| = 0.00152473 (tol = 0.001, component 1)
fitr <- glmer(formula = EPE ~ age + Epstein + mriece + RTsuspect + psadcombi +
(1 | record_id),
data = develop.compl,
family = binomial)
Warning messages:
1: In checkConv(attr(opt, "derivs"), opt$par, ctrl = control$checkConv, :
Model failed to converge with max|grad| = 0.533044 (tol = 0.001, component 1)
2: In checkConv(attr(opt, "derivs"), opt$par, ctrl = control$checkConv, :
Model is nearly unidentifiable: very large eigenvalue
- Rescale variables?
Есть идеи, почему возникает эта ошибка?Это потому, что у меня есть набор данных с слишком большим количеством включенных групп?