收敛代码1（glmer模型，lme4包）答案

【问题标题】：convergence code 1 (glmer model, lme4 package)收敛代码1（glmer模型，lme4包）
【发布时间】：2020-07-30 19:21:47
【问题描述】：

我正在运行具有三向交互的 glmer 模型，这导致我收到以下警告：

Warning:
In optwrap(optimizer, devfun, start, rho$lower, control = control,  :
  convergence code 1 from nlminbwrap

当省略三向交互时，警告不存在，所以我怀疑它与模型复杂性有关。

不幸的是，警告中没有关于收敛问题性质的进一步信息（模型摘要中也没有），这使得它难以解决。 [我已经尝试了不同的优化器并增加了函数评估的数量]。

有什么方法可以找出convergence code 1 的确切含义吗？另外，我想知道它是否像Model failed to converge 所说的那么严重？我一直在 R 帮助页面和 GLMM 常见问题解答中寻找答案，但似乎找不到任何答案。非常感谢任何帮助！

【问题讨论】：

您能否发布您的模型以及有关您的数据的更多信息？
当然，模型是：model=glmer(Correct_or_incorrect~ (condition|CASE) + condition + sound + syll + condition:sound + condition:syll + syll:sound + condition:sound:syll, dataMelt, control=glmerControl(optimizer="nlminbwrap"), family = binomial)
条件（4 级）、声音（2 级）和音节（2 级）都是受试者内因素，我有 212 名参与者的观察结果。我检查了 4 个条件下（总共 16 个单词）的 4 个单词（2 个不同的音节水平，2 个不同的声级，全因子设计）的正确识别（=“正确或不正确”）。因此，融化的数据框包含约 3400 个观测值。
(condition|CASE) 是条件的主体 rsl。

标签： lme4 convergence

【解决方案1】：

好的，所以我在这里做了一些阅读，希望能够帮助一位语言学家。让我们从您在 cmets 中指定的模型开始：

model=glmer(Correct_or_incorrect~ (condition|CASE) + condition + sound + syll + condition:sound + condition:syll + syll:sound + condition:sound:syll, dataMelt, control=glmerControl(optimizer="nlminbwrap"), family = binomial)

警告消息代码没有说任何有用的信息，但来自bobyqa 的convergence code 1 至少使用大约超过了函数评估的最大数量。你尝试了多高的迭代次数？您将失去的只是几个小时，所以我会尝试将其设置得非常高，看看警告消息是否消失。您所损失的只是计算机时间，我个人认为对于不发出警告的模型来说这是一个很小的代价。

您还提到，当省略 3 向交互时，警告不存在，我倾向于认为您对模型复杂性的看法是正确的。如果您没有关于该交互的任何具体假设，我会忽略它并完成，但如果您这样做，我认为您还没有提到您已经尝试过的一些选项。

有一个名为allFit() 的函数将使用所有可用的优化器来拟合模型。这将是一种快速简便的方法，可以查看您的估计在所有不同的优化器中是否大致相同。您可以在已经安装好的模型上运行它，如下所示：

allFit(model)

有一个很好的使用 allFit() 的演练，这里有不同的参数：https://joshua-nugent.github.io/allFit/ 这个页面还有很多其他潜在的解决您的问题的方法。

如果可以的话，我会利用多核机器并运行allFit 尽可能多的迭代，看看是否有任何优化器没有给出这个警告，这大概是没有在迭代结束之前最小化损失函数。

【讨论】：

你好语言学家:)！很抱歉现在才回复您的回复，在过去的 1.5 周里，我一直很痛苦。我使用了 (maxfun=100000) ，即使这样也没有帮助。与此同时，我收到了一位统计学家的电子邮件回复。他也怀疑问题可能是三向交互，并建议将其排除在外。事实上，我对交互没有任何假设，而且听到一位语言学同事说将其排除在外似乎是一个不错的选择，这让人放心:)！
我实际上已经尝试过 allFit() 函数，并且每个可用的优化器都有收敛错误消息。但我从未尝试过增加那里的迭代次数，所以这可能是我将来可以做的事情。无论如何，非常感谢您抽出宝贵时间回复并为您提供帮助 - 非常感谢 :)。（再一次，很抱歉回答迟了。）
没问题，我很乐意提供帮助。在 Bodo Winter 的新统计书中，我将在下面粘贴引文，他特别主张在没有原则性理由时不包括互动。我知道您已经与一位实际的统计学家讨论过它，但这可能是有用的，作为支持一位在定量方法方面受到尊重的语言学家的决定的引文。冬天，B.（2019）。语言学家的统计数据：使用 R. Routledge 的介绍。