У меня огромный массив данных (31584 строки), который состоит из данных об урожайности, собранных по нескольким округам и годам.
Каждый район вложен в штат, а каждый штат - в ACZ или климатическую зону.
Я хочу построить смешанную модель, используя урожай в качестве отклика и 11 климатических переменных (одна из которых - индекс засухи)
У меня также есть другая группирующая переменная, которая классифицирует уровень орошения как низкий,средний или высокий.
Я определил свою модель следующим образом:
mod <- lmer(crop.yield ~ # 11 climate variables + year + (1|ACZ) + (1|state) + (1 + year|district) + (1 + drought|irrigation), REML = FALSE, data = dat)
Если я правильно понимаю, я указываю, что тренд года меняется от района к району.В то же время влияние засухи также меняется в зависимости от уровня орошения.Я надеюсь, что мое понимание верно.
Мне нужно несколько советов о том, как сделать мой lme4 быстрее.Когда я запускаю указанную выше команду, она запускается слишком долго.Прошел час, и команда все еще работает.Мне нужно предложение о том, как сделать это быстрее?