lme4我正在使用 R 中的s函数分析数据（如下）。glmer我正在构建的模型由泊松分布响应变量 ( obs)、一个随机因子 ( area)、一个连续偏移 ( duration)、五个连续固定效应 ( can_perc、can_n、time, temp, cloud_cover) 和一个二项式固定效应因子 ( burnt)。在拟合模型之前，我检查了共线性并删除了所有共线性变量。
初始模型为：
q1 = glmer(obs ~ can_perc + can_n + time * temp +
cloud_cover + factor(burnt) + (1|area) + offset(dat$duration),
data=dat, family=poisson, na.action = na.fail)
（注意：我需要将其指定na.action为“na.fail”，因为我稍后想要dredge()模型，这是必需的。）
运行模型会出现以下警告：
“Hessian 矩阵在数值上是奇异的：参数不是唯一确定的”
在该模型的类似变体中，我也收到了警告：
“在 checkConv(attr(opt, "derivs"), opt$par, ctrl = control$checkConv, 中：模型几乎无法识别：大特征值比 - 重新缩放变量？”
根据我对https://rdrr.io/cran/lme4/man/troubleshooting.html和其他地方的建议的有限理解，这两个警告都反映了类似的问题，即 Hessian（逆曲率矩阵）具有较大的特征值，表明（在数值公差范围内）表面在某个方向上完全平坦。根据警告和链接中的建议，我使用 重新调整了所有连续预测变量scale()。我还缩放了偏移变量（我尝试了缩放和不缩放这个变量）。具有缩放预测变量的模型如下： …