lmer模型和lsmeans输出出错-Java 学习之路

我正在使用 lme4 包运行LME模型，然后使用 lsmeans 包跟进成对比较 .

这是我的代码：

lmer_full <- lmer (VOT ~ Place*Laryngeal + (1+Place+Laryngeal|Sp), 
    data = LME,control=lmerControl(optCtrl=list(maxfun=50000)))

lsmeans (lmer_full, pairwise~Laryngeal|Place)

但是，运行 lmer 后，我收到以下错误消息：

固定效应模型矩阵排名不足所以丢弃1列/系数警告消息：1：在checkConv（attr（opt，“derivs”），opt $ par，ctrl = control $ checkConv，：无法评估缩放梯度2：在checkConv（attr（opt，“derivs”）中，opt $ par，ctrl = control $ checkConv，：模型未能收敛：使用1个负特征值退化Hessian

然后运行 lsmeans 后出现另一个错误：

base :: chol2inv（x，...）中的错误：'a'必须是数字矩阵

这是我的数据结构：

data.structure

如果有人能告诉我这个型号有什么问题，我真的很感激 .

1 回答

tl;dr 我可以't exactly reproduce your error, but I can come pretty close. Your data set is most likely too small/noisy for the model you want to fit (you'获得一个奇异的模型）;使用 emmeans 包（它是 lsmeans 的后继版）会有所帮助，但你应该简化你的模型 .

从大型完全交叉数据集开始：

library(lme4)
library(emmeans)
dd <- expand.grid(Place=factor(1:3),Laryngeal=factor(1:3),
                  Sp=factor(1:10),rep=6)
set.seed(101)
dd$y <- rnorm(nrow(dd))

This works fine:

m1 <- lmer(y~Place*Laryngeal + (1+Place+Laryngeal|Sp), dd)
emmeans(m1,pairwise~Laryngeal|Place)  ## lsmeans() also works

减少数据集（删除一个级别组合）会导致"fixed-effect model matrix is rank deficient"消息，但一切都有效：

dd_missing <- subset(dd,!(Place=="2" & Laryngeal=="2"))
m2 <- update(m1, data=dd_missing)
emmeans(m2,pairwise~Laryngeal|Place) ## lsmeans() also works

如果我们随机地对一小部分数据进行子采样，我们就可以得到错误，虽然我不能用我的数据来做，而不是告诉 lmer 忽略数据集的其他一些问题（没有足够的样本来表示随机效应的数量）指定）：

set.seed(102)
dd_small <- dd_missing[sample(1:nrow(dd_missing),
                              size=round(nrow(dd_missing)*0.3),
                              replace=FALSE),]
m3 <- update(m1, data=dd_small,
             control=lmerControl(check.nobs.vs.nlev="ignore",
                                 check.nobs.vs.nRE="ignore",
                                 optCtrl=list(maxfun=50000)))


emmeans(m3,pairwise~Laryngeal|Place)  ## works (sort of)
lsmeans::lsmeans(m3,pairwise~Laryngeal|Place)  ## fails

最后，简化模型会让事情变得更好：

m4 <- update(m3, . ~ Place*Laryngeal + (1+Place|Sp))
emmeans(m4,pairwise~Laryngeal|Place)
lsmeans::lsmeans(m4,pairwise~Laryngeal|Place)

回复于 2024-05-09T16:28:20+08:00

lmer模型和lsmeans输出出错

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