Lỗi LME () - đạt giới hạn lặp

Trong việc chỉ định một mô hình hiệu ứng hỗn hợp chéo, tôi đang cố gắng bao gồm các tương tác. Tuy nhiên, tôi nhận được thông báo lỗi sau:

Error in lme.formula(rate ~ nozzle, random = ~nozzle | operator, data = Flow) : 
nlminb problem, convergence error code = 1
message = iteration limit reached without convergence (10)

Mô hình có các mục sau: 1. 3 loại vòi phun (hiệu ứng cố định) 2. 5 người vận hành, mỗi người có 3 biện pháp lặp lại về lưu lượng nhiên liệu từ 3 loại vòi phun.

Tôi đã được yêu cầu bao gồm sự tương tác giữa loại vòi phun và toán tử trong mô hình. Đây là mã của tôi cho mô hình:

flow.lme <- lme(rate ~ nozzle, error= nozzle|operator, data=Flow)

Tại sao tôi nhận được thông báo lỗi này ??

mixed-model lme4-nlme

— Tal Bashan
nguồn

Bạn không muốn operator|nozzlengẫu nhiên?

— Olivia Grigg

Không, toán tử là hiệu ứng ngẫu nhiên.

— F1r3br4

bạn có thể sử dụng> crtl = lmeControl (opt = 'Optim', OptimMethod = "SANN")

— AliReza Afshari Safavi

Bạn nên trả lời @ f1r3br4nd như câu trả lời

— JetLag

@AliRezaAfshariSafavi những lợi ích của việc sử dụng "SANN" so với BFGS mặc định là gì?

— gcamargo

Câu trả lời:

Tôi chưa nghe về errortranh luận lmevà tôi không thấy nó trong tài liệu. Bạn có chắc chắn đó không phải là một lỗi đánh máy? Nhưng, để trả lời câu hỏi bạn đã hỏi:

Thử ?lmeControl

Thiết lập maxIter, msMaxIter, niterEM, và / hoặc msMaxEvalđối số cho giá trị cao hơn so với mặc định có thể sửa lỗi này. Nắm bắt đầu ra từ lmeControlmột đối tượng và sau đó chuyển đối tượng đó sang controlđối số của lme.

Hoặc là...

Trình tối ưu hóa mặc định mới lmesử dụng là không ổn định. Một nửa thời gian các loại vấn đề này được giải quyết cho tôi khi tôi thay đổi nó trở lại trình tối ưu hóa cũ. Bạn làm điều này bằng cách thiết lập các opttham số cho lmeControlđến'optim' .

Vì vậy, đặt nó cùng nhau:

ctrl <- lmeControl(opt='optim');
flow.lme <- lme(rate ~ nozzle, error= nozzle|operator, control=ctrl, data=Flow);

— F1r3br4nd
nguồn

Trong một số trường hợp có thể đáng để biết, đó lmeControllà một chức năng từ nlmegói

— Qaswed

Đầu tiên, đây là mô hình ANOVA, không phải mô hình hỗn hợp.

Thứ hai, dường như với tôi rằng mô hình của bạn không được xác định. Ở dạng phương trình, bạn có

{phản ứng}_{Tôi j} = = β_{1} {loại vòi phun}_{1 Tôi j} + β_{2} {loại vòi phun}_{2 Tôi j} + β_{3} {loại vòi phun}_{3 Tôi j} + {nhà điều hành}_{Tôi} + {vòi phun trong nhà điều hành}_{Tôi j}

$\mbox{response}_{ij} = \beta_1 \mbox{nozzle type}_{1ij} + \beta_2 \mbox{nozzle type}_{2ij} + \beta_3 \mbox{nozzle type}_{3ij} + \mbox{operator}_i + \mbox{nozzle within operator}_{ij}$ trong đó các loại vòi phun là hiệu ứng cố định (biến giả), toán tử là hiệu ứng ngẫu nhiên và vòi phun trong toán tử cũng là hiệu ứng ngẫu nhiên.

Thuật ngữ cuối cùng có 15 giá trị riêng biệt cho 15 quan sát mà bạn có. Không có mức độ tự do còn lại để có được bất kỳ điều khoản nào khác trong mô hình. Bao gồm các tương tác là một lời khuyên kém. Bạn sẽ phải thả chúng bất cứ điều gì; thậm chí bao gồm cả chúng như các hiệu ứng chéo sẽ không giúp ích gì, vì sau đó chúng sẽ được kết hợp hoàn hảo với các hiệu ứng cố định và sẽ không thể ước tính được. Một khả năng tối đa hoặc mô hình REML với 15 quan sát không có ý nghĩa; kết quả tiệm cận của lý thuyết khả năng tối đa đơn giản là không hoạt động: đây là chiếc Ferrari bạn đang cố lái trên một cánh đồng cày.

— StasK
nguồn

Nếu có cả hiệu ứng ngẫu nhiên và cố định trong một mô hình thì theo định nghĩa, đó là mô hình hiệu ứng hỗn hợp. Cho dù bạn gọi nó là ANOVA hay hồi quy là một vấn đề riêng biệt và loại câu hỏi ngữ nghĩa. Mặc dù vậy, tôi hơi bối rối bởi ý nghĩa của OP khi tương tác. Theo như tôi có thể nói, anh ấy đã làm điều đó bằng cách sử dụng random=~nozzle|operatorthay vì random=~1|operator.

— F1r3br4

Một số tài liệu đề cập đến các hiệu ứng ngẫu nhiên lồng nhau như sự tương tác giữa các cấp độ lồng nhau khác nhau; Tôi nghĩ tôi thậm chí đã nhìn thấy điều này trong Pinheiro & Bates. Tôi đồng ý rằng việc chấm dứt điều này đúng là một vấn đề ngữ nghĩa, nhưng tôi chỉ nghĩ đến việc giới thiệu this-does-not-have-to-be-a-mixed-modelthẻ. Khoảng hai phần ba mixed-modelscâu hỏi mà tôi nhận được, nói điều gì đó cho hiệu ứng đó là một phần câu trả lời của tôi.

— StasK

Thật buồn cười, tôi dành một phần lớn thời gian của mình để nói với mọi người rằng họ không sử dụng các mô hình hỗn hợp đủ. Tôi thực sự muốn sai, bởi vì nó sẽ đơn giản hóa cuộc sống của tôi phần nào. Bạn sẽ nói gì với OP quy tắc ngón tay cái là để xác định khi nào cần một mô hình hỗn hợp?

— F1r3br4

Oh, vậy bạn là nhân vật phản diện, sau đó. Cái này có một công cụ dự đoán phân loại duy nhất, vì vậy nó là mô hình ANOVA với tôi, như tôi đã nói trước đó. Nếu bạn có thông tin ở các cấp độ khác nhau (ví dụ: bang \ school \ student, với dữ liệu về tiểu bang, trường học và học sinh), điều đó nghe có vẻ giống như một mô hình hỗn hợp với tôi. Về cơ bản, nếu bạn có thể làm điều này như một tổng bình phương, thì đó là ANOVA; nếu bạn có thể làm điều này như một mô hình hồi quy, thì đó là mô hình hồi quy. Nếu thực hiện khả năng tối đa / REML là hoàn toàn không thể tránh khỏi (vì đó là trong trường hợp phản hồi nhị phân), đó là một mô hình hỗn hợp phù hợp với tôi.

— StasK