Мои данные описаны здесь. Что может вызвать «Ошибка () модель сингулярной ошибки» в AOV при подборе повторяющихся мер ANOVA?
Я пытаюсь увидеть эффект взаимодействия, используя lmer
мой базовый случай:
my_null.model <- lmer(value ~ Condition+Scenario+
(1|Player)+(1|Trial), data = my, REML=FALSE)
my.model <- lmer(value ~ Condition*Scenario+
(1|Player)+(1|Trial), data = my, REML=FALSE)
Запуск anova
дает значительные результаты, но когда я пытаюсь учесть случайный уклон ( (1+Scenario|Player)
), модель терпит неудачу с этой ошибкой:
Warning messages:
1: In commonArgs(par, fn, control, environment()) :
maxfun < 10 * length(par)^2 is not recommended.
2: In optwrap(optimizer, devfun, getStart(start, rho$lower, rho$pp), :
convergence code 1 from bobyqa: bobyqa -- maximum number of function evaluations exceeded
3: In commonArgs(par, fn, control, environment()) :
maxfun < 10 * length(par)^2 is not recommended.
4: In optwrap(optimizer, devfun, opt$par, lower = rho$lower, control = control, :
convergence code 1 from bobyqa: bobyqa -- maximum number of function evaluations exceeded
5: In checkConv(attr(opt, "derivs"), opt$par, ctrl = control$checkConv, :
Model failed to converge with max|grad| = 36.9306 (tol = 0.002)
6: In checkConv(attr(opt, "derivs"), opt$par, ctrl = control$checkConv, :
Model failed to converge: degenerate Hessian with 1 negative eigenvalues
В качестве альтернативы, если он не может сходиться после большого количества итераций (я установил его 100 000
), и я получаю те же результаты после, 50k
и 100k
это означает, что он очень близок к фактическому значению, просто он не достигает его. Так я могу сообщить о своих результатах, как это?
Обратите внимание, что когда я устанавливаю итерации так высоко, я получаю только эти предупреждения:
Warning messages:
1: In checkConv(attr(opt, "derivs"), opt$par, ctrl = control$checkConv, :
Model failed to converge with max|grad| = 43.4951 (tol = 0.002)
2: In checkConv(attr(opt, "derivs"), opt$par, ctrl = control$checkConv, :
Model failed to converge: degenerate Hessian with 1 negative eigenvalues