Error de LME() - límite de iteración alcanzado

Question

Al especificar un modelo de efectos mixtos cruzados, intento incluir las interacciones. Sin embargo, recibo el siguiente mensaje de error:

Error in lme.formula(rate ~ nozzle, random = ~nozzle | operator, data = Flow) : 
nlminb problem, convergence error code = 1
message = iteration limit reached without convergence (10)

El modelo tiene lo siguiente: 1. 3 tipos de boquillas (efecto fijo) 2. 5 operadores, cada uno con 3 medidas repetidas sobre el flujo de combustible de los 3 tipos de boquilla.

Me pidieron que incluyera en el modelo la interacción entre el tipo de boquilla y el operador. Este es mi código para el modelo:

flow.lme <- lme(rate ~ nozzle, error= nozzle|operator, data=Flow)

¿Por qué recibo este mensaje de error?

Answer 1

No he oído hablar de la error argumento a lme y no la puedo ver en la documentación. ¿Estás seguro de que no es un error tipográfico? Pero, para responder a la pregunta que le preguntó:

Intente ?lmeControl

Ajuste de la maxIter, msMaxIter, niterEMy/o msMaxEval argumentos a valores más altos que el valor predeterminado, puede solucionar este problema. La captura de la salida de lmeControl a un objeto y, a continuación, pasar de objeto a la control argumento de lme.

O...

El nuevo valor predeterminado optimizador lme utiliza es escamosa. La mitad del tiempo de estos tipos de problemas se resuelven para mí cuando lo cambio de nuevo a la vieja optimizador. Puede hacerlo mediante la configuración de la opt argumento para lmeControl a 'optim'.

Por lo tanto, poner juntos:

ctrl <- lmeControl(opt='optim');
flow.lme <- lme(rate ~ nozzle, error= nozzle|operator, control=ctrl, data=Flow);

Answer 2

En primer lugar, se trata de un modelo ANOVA, no de un modelo mixto.

En segundo lugar, me parece que su modelo no está identificado. En forma de ecuación, usted tiene

$$ \mbox{response}_{ij} = \beta_1 \mbox{nozzle type}_{1ij} + \beta_2 \mbox{nozzle type}_{2ij} + \beta_3 \mbox{nozzle type}_{3ij} + \mbox{operator}_i + \mbox{nozzle within operator}_{ij} $$ donde los tipos de boquilla son efectos fijos (variables ficticias), el operador es un efecto aleatorio, y la boquilla dentro del operador es también un efecto aleatorio.

El último término tiene 15 valores distintos para 15 observaciones que tiene. No quedan grados de libertad para obtener otros términos en el modelo. Incluir las interacciones fue un mal consejo. Tendrías que descartarlas por completo; incluso incluirlas como efectos cruzados no ayudará, ya que entonces serán perfectamente colineales con los efectos fijos, y no serán estimables. Un modelo de máxima verosimilitud o REML con 15 observaciones no tiene sentido; los resultados asintóticos de la teoría de la máxima verosimilitud simplemente no funcionarán: se trata de un Ferrari que estás intentando conducir en un campo arado.