lmer函数运行出现这样的错误是什么原因？应该怎么解决？Error in is.nloptr(ret) : objective in x0 returns NA

这个错误通常是由于优化算法无法收敛导致的。具体而言，R中的lme4包中的lmer函数使用了优化算法来拟合线性混合模型。当该算法无法找到收敛解时，就会出现类似的错误信息。

要解决此问题，可以尝试以下几个方法：

1. 尝试调整模型参数，如增加迭代次数、更改优化算法等。

2. 检查数据是否有异常值、缺失值或极端值，这些因素可能会干扰优化算法的收敛。

3. 尝试减少模型中的随机效应或固定效应，以减少模型的复杂性。

4. 如果数据集较大，可以尝试使用分布式计算或并行处理来加速模型拟合过程。

总之，解决此问题需要综合考虑多种因素，包括模型设置、数据质量、计算资源等等。

相关问题

lmer函数怎么查看p-value

在R语言中，`lmer()`函数通常用于线性混合效应模型（Linear Mixed Effects Model），这是通过`lme4`包提供的。`lmer()`函数的结果会返回一个`merMod`对象，这个对象包含模型的统计信息，包括固定效应和随机效应的p-values。

查看`lmer()`结果中p-values的方式通常是通过`summary()`函数，它会给出模型的详细摘要，包括每个变量系数的t值和对应的p值。例如：

model <- lmer(y ~ predictor + (1 | group), data = your_data)
summary(model)

在这里，`y`是你感兴趣的因变量，`predictor`是自变量，`(1 | group)`表示组内有随机效应。运行`summary(model)`后，你会看到固定效应部分的p-values，它们对应着那些系数的显著性水平。

如果想查看随机效应的p-values，通常`summary()`不会直接显示，因为这依赖于具体的混合模型设置和软件版本。在这种情况下，你可能需要查看相关的技术论文或者使用专门针对混合效应模型的附加包，如`lmerTest`或`lmerModLmerTest`。

现在的lmer函数已经不会显示Pr值了

确实，自R版本4.0.0开始，`lmer`和其他一些高级函数默认不再直接输出显著性水平（通常称为p值，Pr值）。这是为了减少用户对P值误解的潜在风险，因为P值只是描述数据支持某个假设的程度，并不是因果关系的证明。现在，你可能看不到传统的`Pr(>|z|)`或`Pr(>F)`这样的形式。

不过，你仍然可以通过其他方式来获取固定效应的显著性信息：

1. **手动计算**: 使用`summary()`后的`t value`（即标准化的效应大小）与`std.error`（标准误）计算t值，然后使用`t.test()`或`pt()`函数（正态分布下）或`qf()`函数（F分布下）计算p值。

   p_value = 2 * (1 - pt(abs(tstatistic), df))

2. **使用`wald_test()`函数**: 这个函数可以提供Wald检验，虽然不是严格的p值，但它能提供近似的显著性信息。

   library(lme4)
   wald_test(model, test = 'Chisq')

3. **使用`tidy()`函数包装**: 如果你使用的是`tidyverse`包，`tidy()`函数可以将模型结果整理成一个数据框，方便进一步处理。

   library(broom)
   tidy(model)

在所有这些情况下，记得查看`help`文档或在线资源来了解每种方法的具体用法和注意事项。