使用 confint() 为 GLMM 估计 CI 时出错

Question

我有一组装有二元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() 函数，在 95% 时使用 profile 方法，如果将它应用于没有交互的模型，它可以正常工作。

但是，当我将 confint() 应用于具有交互（连续*连续）的模型时，我遇到了这个错误：

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

Error in zeta(shiftpar, start = opt[seqpar1][-w]) : profiling detected new, lower deviance

模型运行没有任何问题（虽然我应用了优化器，因为一些模型在收敛方面有问题），这是其中一个的最终形式：

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？

我使用的是 R 版本 3.4.3 和 lme4 1.1-17

Answer 1

问题已按照以下说明解决：

The error message indicates that during profiling, the optimizer found a fitted value that was significantly better (as characterized by the 'devtol' parameter) than the supposed minimum-deviance solution returned in the first place. You can boost the 'devtol' parameter (which is currently set at a conservative 1e-9 ...) if you want to ignore this -- however, the non-monotonic profiles are also warning you that something may be wonky with the profile.

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

我使用了 lme4 包中的 confint.merMod，并提升了 '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，它起作用了

使用 confint() 为 GLMM 估计 CI 时出错

Error when estimating CI for GLMM using confint()

r

lme4

confidence-interval

glm