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r - 使用 confint() 估计 GLMM 的 CI 时出错

问题描述

我有一组装有二进制响应变量和一组连续变量的 GLMM，我想获得每个模型的置信区间。我一直在使用confint()95% 的函数和该profile方法，如果将其应用于没有交互的模型，它可以正常工作。

但是，当我应用confint()到具有交互作用的模型（连续*连续）时，我收到了这个错误：

m1CI <- confint(m1, level=0.95, method="profile")

zeta(shiftpar, start = opt[seqpar1][-w]) 中的错误：分析检测到新的、较低的偏差

该模型运行没有任何问题（尽管我应用了优化器，因为某些模型存在收敛问题），这是其中一个模型的最终形式：

m1 <- glmer(Use~RSr2*W+RSr3*W+RShw*W+RScon*W+
 RSmix*W+(1|Pack/Year),
 control=glmerControl(optimizer="bobyqa", 
    optCtrl=list(maxfun=100000)), 
   data = data0516RS, family=binomial(link="logit"))

有谁知道为什么会这样，我该如何解决？

我正在使用 R 版本 3.4.3 和 lme4 1.1-17

标签： rglmlme4confidence-interval

解决方案

按照以下说明解决了该问题：

错误消息表明，在分析期间，优化器发现了一个拟合值，该拟合值明显优于最初返回的假定最小偏差解决方案（由“devtol”参数表征）。如果您想忽略这一点，您可以提高“devtol”参数（当前设置为保守的 1e-9 ...） - 但是，非单调配置文件也会警告您配置文件可能存在问题.

来自https://stat.ethz.ch/pipermail/r-sig-mixed-models/2014q3/022394.html

我使用了confint.merMod包lme4中的 'devtol' 参数，首先是 1e-8，这对我的模型不起作用，然后是 1e-7。有了这个值，它就起作用了

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