R 对GLMM使用confint（）估计CI会导致zetafun中的错误（np，ns）

我有一个使用R版本3.6.2和lmerTEST 3.1-2的二进制变量GLMM，我想得到置信区间。所以我使用了

confint（）

函数

在这里：

我试图通过使用

confint.merMod

增强

devtol

参数来解决上述问题。 但这对我不起作用。将

devtool

增压到1e-8、1e-7或1e-6时，会得到相同的输出：

confint(model71)
Computing profile confidence intervals ...
Error in zetafun(np, ns) : profiling detected new, lower deviance

有没有人对我有别的想法，我怎样才能解决这个问题？ （我很抱歉我的英语不好）

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感谢推荐中提出的，您可以使用

方法
参数指定用于在中生成置信区间的方法，如
confint.merMod（model，method=“Wald”）

选项包括引导（
boot
）、Wald（
Wald
）和profile（
profile
）。
一如既往，您的实验设置将确定最适合您的用例的方法。
如推荐中所建议的，您可以使用
confint.merMod（）
和
method
参数，如
confint.merMod（model，method=“Wald”）
指定用于生成置信区间的方法

选项包括引导（
boot
）、Wald（
Wald
）和profile（
profile
）。
一如既往，您的实验设置将确定最适合您的用例。
使用
confint.merMod
，您可以选择您的方法。尝试使用
confint.merMod（object=your_model，method=your_method）
，用“boot”、“Wald”或“profile”替换
your_method
。谢谢
method=“profile”
会导致相同的错误，“Wald”和“boot”的置信区间相差很大。那么我怎样才能得到“真实”的置信区间呢？你能给出一些示例数据吗？我有一个用于线性混合模型的脚本，我认为它适合您。谢谢您的第一个提示！我和我的导师谈过，他说，‘method=“Wald”’将是解决我问题的最佳方法！使用
confint.merMod
，您可以选择您的方法。尝试使用
confint.merMod（object=your_model，method=your_method）
，用“boot”、“Wald”或“profile”替换
your_method
。谢谢
method=“profile”
会导致相同的错误，“Wald”和“boot”的置信区间相差很大。那么我怎样才能得到“真实”的置信区间呢？你能给出一些示例数据吗？我有一个用于线性混合模型的脚本，我认为它适合您。谢谢您的第一个提示！我和我的导师谈过，他说，‘method=“Wald”’将是解决我问题的最佳方法！
confint(model71)
Computing profile confidence intervals ...
Error in zetafun(np, ns) : profiling detected new, lower deviance

confint(model71)
Computing profile confidence intervals ...
Error in zetafun(np, ns) : profiling detected new, lower deviance