R 了解lme4中混合车型的警告信息

我在lme4软件包中为r建立并运行了一个混合效应逻辑回归模型，以估计鱼类在不同位置（细胞/栖息地）的占用概率。数据框架包括对68条鱼的1207140次观察。对于每个个体（1年内每天），它描述了相对于所有位置的总发生次数，每个唯一位置的发生次数

以下是基本模型：

    m.base = glmer(cbind(N,t.move-N) ~ jdate + snSurface.Area + Restoration..P.A. +    
    Release.Location+ Sex + (1|Station) + (0 + jdate|ID), data=allfishdat, family=binomial)
where N=# unique positions, t.move=total positions, jdate=julian date, Station=locations, ID=fish ID

我收到以下警告信息：

Warning messages:
1: In checkConv(attr(opt, "derivs"), opt$par, ctrl = control$checkConv,  :
                Model failed to converge with max|grad| = 3349.26 (tol = 0.001)
2: In if (resHess$code != 0) { :
 the condition has length > 1 and only the first element will be used
3: In checkConv(attr(opt, "derivs"), opt$par, ctrl = control$checkConv,  :
 Model is nearly unidentifiable: very large eigenvalue
 - Rescale variables?;Model is nearly unidentifiable: large eigenvalue ratio
 - Rescale variables?

---

我做了一些搜索，试图理解这些消息的含义及其对模型的影响，但还没有理解警告。

如果第一个问题与R有关，需要经过更多迭代才能达到收敛，下面的代码可能会有所帮助。将“20000”替换为对特定型号有意义的最大迭代次数。（请注意，您的原始模型代码已在末尾修改为包含“control=my.control”。）

使用以下命令查看当前控件也可能很有用：

str(lmerControl())

此外，前面的回答可能对您有所帮助：

---

你能说出你已经看过的内容，以及你所做的和不理解的内容吗？你读过吗？碰撞如果你能说出你所知道的和没有理解的，这会有所帮助——我很乐意提供帮助，但不想重复已经存在的信息……我在这里没有看到任何关于迭代不足的警告证据。例如，

库（lme4）；fm1
str(lmerControl())