लामर के नए संस्करण के लिए पुनरावृत्तियों में वृद्धि?

Question

मैं सिर्फ संस्करण 1.0-4 को lme4 अद्यतन और जब मैं (lmer चलाने) मेरी मिश्रित प्रभाव मॉडल है, जो पहले converging किया गया था, अब यह चेतावनी प्रिंट:

Warning message: 
In (function (fn, par, lower = rep.int(-Inf, n), upper = rep.int(Inf, : 
    failure to converge in 10000 evaluations 

तो, मैं बढ़ाने की कोशिश करना चाहते हैं यह देखने के लिए पुनरावृत्तियों की संख्या कि क्या मैं इसे ठीक कर सकता हूं। (मुझे कहना होगा कि मुझे पता नहीं है कि चेतावनी का कारण क्या है, क्योंकि संदेश का पहला भाग थोड़ा अपारदर्शी लगता है)। किसी भी मामले में, मैंने प्रलेखन में पढ़ा है कि अब मुझे lmerControl() का उपयोग करना चाहिए, लेकिन मैं इसे लागू करने में सक्षम नहीं हूं। क्या कोई मुझे एक विशिष्ट उदाहरण दे सकता है कि आप इसे कंक्रीट के लिए कैसे करेंगे? (सहायता फ़ाइल मदद नहीं करता है)। यहां मेरा मॉडल है:

m <- lmer(RT ~ Factor1*Factor2 + (0+Factor1+Factor2|Subject) + (1|Subject) + (1|Item) + (0+Factor1+Factor2|Item), data= data) 

बहुत बहुत धन्यवाद!

Answer 1

lmerControl फ़ंक्शन आपको ऑप्टिमाइज़र चुनने और नियंत्रण पैरामीटर को पास करने की अनुमति देता है। पैरामीटर जो कि पुनरावृत्तियों या मूल्यांकन की संख्याओं को नियंत्रित करते हैं, फ़ंक्शन से फ़ंक्शन में भिन्न होते हैं (जैसा कि lmerControl के लिए सहायता पृष्ठ में वर्णित है)। डिफ़ॉल्ट अनुकूलक "Nelder_Mead" है और वह अनुकूलक चुनाव के लिए मूल्यांकन की अधिकतम संख्या 'optCtrl' पैरामीटर सूची में "maxfun" निर्दिष्ट करके बदला जा सकता है:

m <- lmer(RT ~ Factor1*Factor2 + (0+Factor1+Factor2|Subject) + 
       (1|Subject) + (1|Item) + (0+Factor1+Factor2|Item), 
      data= data, control=lmerControl(optCtrl=list(maxfun=20000))) 

यह एक गारंटी नहीं है कि अभिसरण को प्राप्त कर लेंगे नहीं है । (मेरा अनुभव यह है कि डिफ़ॉल्ट अधिकतम आमतौर पर पर्याप्त होता है।) यह पूरी तरह से संभव है कि आपका डेटा मॉडल की जटिलता का समर्थन करने के लिए अपर्याप्त है या मॉडल के अध्ययन के लिए गलत तरीके से बनाया गया है।