Я получаю следующее предупреждение от glmer
:
m <- glmer(cbind(Y, N) ~ c1 + c2 + c3 + (1|g1:Year) + (1 + c1 + c2|g1) + (1|g1:Site),
family = binomial, data = data,
control = glmerControl(optimizer ='optimx', optCtrl=list(method='nlminb')))
# Warning in optimx.check(par, optcfg$ufn, optcfg$ugr, optcfg$uhess, lower, :
# Parameters or bounds appear to have different scalings.
# This can cause poor performance in optimization.
# It is important for derivative free methods like BOBYQA, UOBYQA, NEWUOA.
Это интересно, поскольку все мои ковариаты масштабируются (c1: mean = 5.410769e-16, sd = 1), (c2:среднее = -2,411114e-16, sd = 1), (c3: среднее = 7.602661e-18, sd = 1).
- Что означает предупреждение на самом деле? Все мои ковариаты масштабированы, см. Выше.Масштабирование их снова не исправит это.
- Должен ли я быть обеспокоен этим предупреждением в том смысле, что моя модель может возвращать ненадежные оценки? У меня нет других предупреждений или ошибок.
Спасибо!
PS: обратите внимание - предупреждение кажется недетерминированным, на некоторых наборах данных в разных прогонах я наблюдал, что оно иногда присутствует, а иногда нет.