glmer 警告：参数或边界似乎具有不同的缩放比例答案

【问题标题】：glmer warning: parameters or bounds appear to have different scalingsglmer 警告：参数或边界似乎具有不同的缩放比例
【发布时间】：2019-06-19 19:21:16
【问题描述】：

我从glmer 收到以下警告：

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.

这很有趣，因为我所有的协变量都是按比例缩放的 (c1: mean = 5.410769e-16, sd = 1), (c2: mean = -2.411114e-16, sd = 1), (c3: mean = 7.602661 e-18, sd = 1)。

这个警告实际上是什么意思？我所有的协变量都按比例缩放，见上文。再次缩放它们并不能解决问题。
我是否应该担心这个警告，因为我的模型可能会返回不可靠的估计值？我没有收到其他警告或错误。

谢谢！

PS：注意 - 警告似乎有点不确定，在不同运行的某些数据集上，我观察到它有时存在，有时不存在。

【问题讨论】：

标签： r lme4

【解决方案1】：

我对此有点晚了，但是由于您没有其他答案，也许有人仍然可以使用它。此消息的来源是 optimx package. 您使用 optimx 作为非线性优化器。

该消息是比例检查的结果（请参阅手册中的 scalecheck() 函数）。当参数空间可能设置得太窄时，它会引起怀疑。但是，此函数也可能会引发误导性警告。约翰纳什本人在手册中写道：“然而，它是一个不完美的启发式工具，可以改进。”如果你得到好的结果，你可能没问题。

希望对您有所帮助，一月

【讨论】：