У меня есть следующая модель блеска, которую я запускал в lme4, в R:
m1=glmer(Survived~Offset+(1|Trial/Chamber), family=binomial, data=surviveData)
Выживший - это двоичный ответ, Смещение - это трехуровневый фактор, Испытание - это двухуровневый фактор, а Камера -коэффициент 24 уровня.В наборе данных 1721 наблюдений.Я хотел бы получить 95% ДИ для оценки параметров этой модели.Для этого я использовал следующее:
b_par<-bootMer(x=m1,FUN=fixef,nsim=1000, use.u = FALSE, type="parametric")
boot.ci(b_par,type="perc",index=1)
boot.ci(b_par,type="perc",index=2)
boot.ci(b_par,type="perc",index=3)
Я искал работающий пример усиления модели блеска, чтобы убедиться, что я использую правильные параметры, однако я не нашел хорошего примера.Также, похоже, не существует окончательного решения для ошибок, из которых я получаю довольно много, которые выглядят так:
In checkConv(attr(opt, "derivs"), opt$par, ctrl = control$checkConv, :
Model failed to converge with max|grad| = 0.00142642 (tol = 0.001, component 1)
Итак, мои вопросы:
- Есть вариантычто я указал для начальной загрузки, подходящей для модели glmer?
- Есть ли какое-либо решение для исправления ошибок, подобных этой, или нам нужно подождать, пока оптимизаторы будут улучшены в пакете lme4?
- Если выдается сообщение об ошибке, использует ли boot.ci только успешные повторные выборки для вычисления статистики начальной загрузки и игнорирует те, которые не сходятся?Если это так, могу ли я использовать доверительные интервалы, несмотря на предупреждения?