traducir fórmula de glmer a glmmPQL

Question

Quiero traducir esta fórmula de glmer() ( lme4 paquete) a glmmPQL() ( MASA paquete).

glmer(y ~ a + b + c + (a + b + c | x), 
      family = binomial())

Quiero incluir el intercepto aleatorio y las pendientes aleatorias de los 3 predictores ( a , b , c ) en mi modelo.

He probado este (no estoy seguro de si reescribí la fórmula correctamente), pero parece que no funciona.

glmmPQL(y ~ a + b + c, random = ~ a + b + c | x, 
        family = binomial())

Este es el mensaje de error. No estoy seguro de si se trata de un error de fórmula o de convergencia.

Error in lme.formula(fixed = y ~ 1 + a + b + c, random = ~1 +  : 
  nlminb problem, convergence error code = 1
  message = iteration limit reached without convergence (10)

Answer 1

La traducción de glmer() a glmmPQL() es correcto. El error que recibe indica que el algoritmo de optimización detrás de lme() que se utiliza internamente en glmmPQL() no convergieron con éxito. Podría intentar establecer como algoritmo de optimización el optim() en lugar de la función nlminb() (por defecto).

Pero tenga en cuenta que el glmmPQL() (cuasi-verosimilitud penalizada) es inferior al de glmer() (aproximación de Laplace). Es incluso mejor utilizar la cuadratura gaussiana adaptativa que se proporciona desde el mixed_model() función del GLMMadaptativo paquete. El código equivalente sería:

mixed_model(y ~ a + b + c, random = ~ a + b + c | x,
            family = binomial())