lmer的替代优化算法

lme4

包中的函数

lmer

默认使用

minqa

包中的

bobyqa

作为优化算法

根据下面的帖子，也可以使用

minqa

包中的其他优化算法

如何使用

uobyqa

或

newuoa

作为

lmer

的优化算法

library(lme4)
fm1 <- lmer(Reaction ~ Days + (Days | Subject), sleepstudy, control=lmerControl(optimizer="bobyqa"))

库（lme4）
fm1您不能使用
newuoa
或
uobyqa
，因为两者都不允许对参数进行约束。从
？lmerControl
（增加强调）

可以使用允许框约束的任何最小化函数，前提是

（1）采用输入参数“fn”（函数要优化）、“PAR”（开始参数值）、“下界”（下限）和“控制”（控制参数，从“控制”参数传递）和
（2）返回列表（至少）元素“Par”（最佳拟合）
参数），“fval”（最佳拟合函数值），“conv”
（收敛代码，等于零表示成功
聚合）和（可选）“消息”（信息性）
信息，或收敛失败的解释）
“bobyqa”开头的
b
表示“约束”（如约束），我假设其他算法中的
u
同样表示“无约束”。您可以查看此文件，了解一些机器（重新）使用一组不同的优化器匹配同一型号：

allFit <- system.file("utils", "allFit.R", package="lme4")
file.show(allFit)

allFit