Hola Javier, yo me he encontrado con errores similares. Aqu� tienes la respuesta del propio Ben Bolker al respecto: http://stackoverflow.com/questions/21344555/convergence-error-for-development-version-of-lme4 Como puedes leer, eso podr�a resultar ser un falso positivo y recomienda utilizar el siguiente optimizador:
> control=glmerControl(optimizer="bobyqa") Otra cuesti�n es el reescalado de las variables. Posiblemente tengas variables de diferentes �rdenes de magnitud lo que dificulta que converja el modelo. Te recomiendo que re-escales tus variables (centrarlas y ponerlas todas en el mismo orden de magnitud puede ser una buena opci�n). Con estos peque�os "tips" yo he conseguido que mi modelo funcione sin warnings, espero que sean de ayuda. Un saludo, -- *Alexandre Alonso Fern�ndez** *Instituto de Investigaciones Marinas, IIM-CSIC Departamento de Recursos y Ecolog�a Marina Grupo de Ecolog�a Pesquera c/ Eduardo Cabello 6, 36208 Vigo (Pontevedra) ESPA�A Tel�fono: (+34) 986 23 19 30 Ext. 241 Fax: (+34) 986 29 27 62 [email protected] <http://www.iim.csic.es/pesquerias> http://pesquerias.iim.csic.es <http://www.iim.csic.es/pesquerias> https://twitter.com/FisheriesIIM El 20/10/2014 5:55, Freddy Omar L�pez Quintero escribi�: > Hola Javier. Talvez peque de obvio, pero tu problema no es exactamente > del software sino del modelo. El mensaje es claro: casi no es > identificable. Puedes aumentar el n�mero de iteraciones para ver si > este modelo espec�fico converge felizmente (no s� si tenga esta opci�n > la funci�n). > > Lo que yo, externamente, sospecho, es que el modelo tiene muchos > efectos aleatorios (a�o, nido, hembra, macho) y posiblemente una gran > cantidad de interacciones. Considera correr un modelo con un > intercepto aleatorio primero y observa si obtienes warnings por > convergencia. Eso te dar� ideas del problema. > > �Salud! > > On 10/19/14, javier bueno enciso <[email protected]> wrote: >> Hola, >> Soy nuevo manejando R y no tengo mucha experiencia. Estoy intentando modelar >> una funci�n que me relacione el n� de cebas (n� de presas que los padres >> traen a los pollos) con el tama�o de parche de un bosque (factor categ�rico; >> 2 niveles= grande y peque�o). Al ser un conteo (n� de cebas) he pensado >> utilizar familia= poisson con link= logar�tmico. He construido un GLMM con: >> N� de cebas (variable respuesta), Duraci�n del video (esfuerzo de muestreo: >> 60, 50 y 45 minutos) como una offset en el modelo (transform�ndola >> previamente por el logaritmo). Tama�o de parche, factor explicativo, N� de >> pollos y fecha de puesta covariables. Adem�s he incluido como random el a�o >> de estudio (3 a�os), el ID del nido anidado dentro del ID de cada parche >> (tengo varios parches, grandes y peque�os) y la identidad del padre y de la >> madre tambi�n como r�ndom, puesto que se pueden repetir entre a�os. La >> estructura de mi modelo es la siguiente: >> #paquete(lme4), mi versi�n de R es la 3.1.1. >> >> m1<- glmer(ncebas~offset(LogDur_video)+ Tama�oParche*Ldate*Csize+(1|YEAR) + >> (1|Bosque/nideo)+ (1|Hembra) + (1|Macho), data=Cebas, >> family=poisson(link=log)) #con todas las variables e interacciones posibles >> para que sirva como referencia a la hora de la selecci�n del modelo final. >> >> El modelo me funciona, sin embargo me aparecen unos warnings que no s� a que >> se deben ni la importancia real en el c�culo de mi modelo. Mi pregunta es si >> alguien en el foro sabe porqu� aparecen y como solucionarlos. Los warnings >> son: >> >> Warning messages: >> 1: In checkConv(attr(opt, "derivs"), opt$par, ctrl = control$checkConv, : >> Model failed to converge with max|grad| = 0.00431561 (tol = 0.001, >> component 7) >> 2: In checkConv(attr(opt, "derivs"), opt$par, ctrl = control$checkConv, : >> Model is nearly unidentifiable: very large eigenvalue >> - Rescale variables?;Model is nearly unidentifiable: large eigenvalue >> ratio >> - Rescale variables? >> Muchas gracias, atentamente, >> Javier >> >> [[alternative HTML version deleted]] >> >> > <https://twitter.com/FisheriesIIM> [[alternative HTML version deleted]]
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