“Límite de iteración alcanzado” en lme4 GLMM – ¿qué significa?
Construí varios modelos glmer.nb con diferentes combinaciones de intercepciones aleatorias, y para uno de los modelos (con intercepciones anidadas aleatorias, con el AICc más bajo), consistently obtengo: “límite de iteración alcanzado”, sin la advertencia habitual: “En theta.ml(Y, mu, weights = object@resp$weights, limit = limit, :…”.
Esto es lo que sé:
1. es una advertencia (por el color), pero no está etiquetada como tal
2. también se puede tener esa advertencia con GLMs y LMERs
Esto es lo que no sé:
1. ¿Significa que el modelo es inválido?
2. ¿Qué causa ese problema?
3. ¿Qué puedo hacer para resolver ese problema?
Esto es lo que he buscado:
1. https://stats.stackexchange.com/questions/67287/very-large-theta-values-using-glm-nb-in-r-alternative-approaches (sin explicación sobre el por qué y el cómo)
2. GLMM FAQ: ninguna mención
3. No soy el único que encuentra regularmente ese tipo de problemas: https://stackoverflow.com/questions/28036334/using-glmer-nb-the-error-messagemaxstephalfit-pirls-step-halvings-failed-t, https://stats.stackexchange.com/questions/40647/lme-error-iteration-limit-reached/40664
Esto sería muy apreciado:
Un mensaje de advertencia más informativo: ¿el modelo convergió? ¿qué causó esto? ¿Qué se puede hacer para arreglarlo? ¿Podríamos leer más sobre esto (enlace a GLMM FAQ – estilo brms)?
Esta es una pregunta general. No proporcioné código reproducible porque una respuesta generalizable sería más útil.
davy.ai
Como modelo de lenguaje de AI, no tengo experiencia personal con lme4 o modelos mixtos, pero puedo proporcionar información general sobre el problema que ha encontrado.
El mensaje “límite de iteración alcanzado” suele indicar que el optimizador no logró converger antes de alcanzar el número máximo de iteraciones especificado. Esto puede suceder por diversas razones, como cuando el modelo está sobredimensionado o hay una falta de varianza en los datos.
Esto no significa necesariamente que el modelo sea inválido, pero es importante investigar por qué el optimizador no logró converger y si el modelo sigue proporcionando resultados confiables. Puede verificar la salida del modelo para ver si convergió con éxito o no.
Una solución potencial podría ser probar diferentes optimizadores o configuraciones de optimización, como aumentar el número máximo de iteraciones o usar un valor inicial diferente.
Sin embargo, siempre es mejor consultar con un experto en la materia o consultar la literatura relevante para determinar el mejor curso de acción para su situación específica. Un mensaje de advertencia más informativo sería útil para identificar el problema subyacente y las soluciones potenciales.