LME () ত্রুটি - পুনরাবৃত্তি সীমাতে পৌঁছেছে

Question

একটি অতিক্রমকৃত মিশ্র প্রভাবগুলির মডেল নির্দিষ্ট করে দেওয়ার জন্য, আমি মিথস্ক্রিয়াগুলি অন্তর্ভুক্ত করার চেষ্টা করছি। তবে, আমি নিম্নলিখিত ত্রুটি বার্তাটি পেয়েছি:

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

মডেলটিতে নিম্নলিখিতগুলি রয়েছে: 1. 3 অগ্রভাগ প্রকার (স্থির প্রভাব) 2. 5 জন অপারেটর, 3 টি অগ্রভাগ প্রকার থেকে জ্বালানী প্রবাহে 3 টি পুনরাবৃত্তি ব্যবস্থা সহ প্রতিটি।

আমাকে মডেলটিতে অগ্রভাগ এবং অপারেটরের মধ্যকার মিথস্ক্রিয়াটি অন্তর্ভুক্ত করতে বলা হয়েছিল। এটি মডেলের জন্য আমার কোড:

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

আমি কেন এই ত্রুটি বার্তা পাব ??

Comments

আপনি operator|nozzleএলোমেলো চান না ?

— অলিভিয়া গ্রিগ

না, অপারেটরটি এলোমেলো প্রভাব।

— f1r3br4nd

আপনি> crtl = lmeControl ব্যবহার করতে পারেন (opt = 'opt', optMethod = "SANN")

— আলীরেজা আফশারী সাফাভি

আপনার উত্তর হিসাবে @ f1r3br4nd এর প্রতিক্রিয়া তৈরি করা উচিত

— জেটল্যাগ

@ অলিরাজাআফশারিসাফবি ডিফল্ট বিএফজিএস বনাম "এসএনএএন" ব্যবহার করে কী কী সুবিধা পাবেন?

— gcamargo

Answer 1

আমি শুনে না errorআর্গুমেন্ট প্রাপ্ত করতে lmeএবং আমি ডকুমেন্টেশন এটা দেখতে না। আপনি কি নিশ্চিত যে এটি টাইপো নয়? তবে, আপনি যে প্রশ্নের উত্তর চেয়েছিলেন তার উত্তর দিতে:

চেষ্টা ?lmeControl

সেট maxIter, msMaxIter, niterEM, এবং / অথবা msMaxEvalডিফল্ট বেশী মান আর্গুমেন্ট এই সমাধান হতে পারে। আউটপুট থেকে lmeControlকোনও অবজেক্টে ক্যাপচার করুন এবং তারপরে সেই অবজেক্টটিকে controlআর্গুমেন্টে দিন lme।

অথবা ...

নতুন ডিফল্ট অপ্টিমাইজার lmeব্যবহারগুলি ফ্ল্যাশ। আমি যখন পুরানো অপ্টিমাইজারে ফিরে আসি তখন এই ধরণের সমস্যাগুলি আমার জন্য সমাধান হয়ে যায়। আপনি সেটিং দ্বারা এই কাজ optএর জন্য যুক্তি lmeControlকরতে 'optim'।

সুতরাং, এটি একত্র করা:

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

Comments

কিছু কিছু ক্ষেত্রে এটা যে বুদ্ধিমান ওয়ার্থ, হতে পারে lmeControlথেকে একটি ফাংশন nlmeপ্যাকেজ

— Qaswed

Answer 2

প্রথমত, এটি একটি আনোভা মডেল, কোনও মিশ্র মডেল নয়।

দ্বিতীয়ত, আমার কাছে মনে হচ্ছে আপনার মডেলটি সনাক্ত করা যায় নি। সমীকরণ আকারে, আপনার আছে have

$$\mbox{response}_{ij} = \beta_1 \mbox{nozzle type}_{1ij} + \beta_2 \mbox{nozzle type}_{2ij} + \beta_3 \mbox{nozzle type}_{3ij} + \mbox{operator}_i + \mbox{nozzle within operator}_{ij}$$

আপনার কাছে থাকা 15 টি পর্যবেক্ষণের জন্য শেষ শব্দটির 15 টি পৃথক মান রয়েছে। মডেলটিতে অন্য কোনও পদ পেতে স্বাধীনতার কোনও ডিগ্রি নেই। ইন্টারঅ্যাকশন সহ একটি খারাপ পরামর্শ ছিল। আপনি তাদের যা কিছু ফেলে দিতে চান; এমনকি তাদেরকে ক্রসড এফেক্টস হিসাবে অন্তর্ভুক্ত করা কোনও উপকারে আসবে না কারণ তারা তখন স্থির প্রভাবগুলির সাথে পুরোপুরি কোলাইনারি হবে এবং অনুমানযোগ্য হবে না। 15 টি পর্যবেক্ষণ সহ সর্বাধিক সম্ভাবনা বা আরএএমএল মডেলটি বোঝা যায় না; সর্বাধিক সম্ভাবনা তত্ত্বের অ্যাসিম্পটোটিক ফলাফলগুলি কেবল কার্যকরভাবে কাজ করবে না: এটি এমন ফেরারি যা আপনি লাঙল জমিতে চালানোর চেষ্টা করছেন।

Comments

যদি কোনও মডেলটিতে এলোমেলো এবং স্থির উভয় প্রভাব থাকে তবে সংজ্ঞা অনুসারে এটি একটি মিশ্র-প্রভাব মডেল। আপনি এটিকে এনওভা বা রিগ্রেশন বলুন না কেন এটি একটি পৃথক ইস্যু এবং শব্দার্থবিজ্ঞানের প্রশ্নের ধরণ। আমি কিছুটা বিস্মিত হয়েছি, যদিও কোনও ইন্টারঅ্যাকশন দ্বারা ওপি মানে কী। আমি যতদূর বলতে পারি, তিনি ইতিমধ্যে random=~nozzle|operatorপরিবর্তে ব্যবহার করে তা করছেন random=~1|operator।

— f1r3br4nd

কিছু সাহিত্যে নেস্টেড এলোমেলো প্রভাবগুলিকে বাসা বাঁধার বিভিন্ন স্তরের মধ্যে মিথস্ক্রিয়া হিসাবে উল্লেখ করে; আমি মনে করি আমি এমনকি এটি পিনহিরো এবং বেটেও দেখেছি। আমি সম্মত হই যে এটিকে যথাযথভাবে অভিহিত করা শব্দার্থবিজ্ঞানের বিষয়, তবে আমি কেবল this-does-not-have-to-be-a-mixed-modelট্যাগ প্রবর্তনের কথা ভাবছি । mixed-modelsযে প্রশ্নটি আমি দেখতে পাই তার প্রায় দুই-তৃতীয়াংশের উপরে, সেই বিষয়ে কিছু বলা আমার উত্তরের একটি অংশ।

— StasK

মজার বিষয়, আমি আমার সময়টির বেশিরভাগ অংশ লোককে বলি তারা যথেষ্ট পরিমাণে মিশ্র মডেল ব্যবহার করছে না using আমি আসলে ভুল হতে চাই, কারণ এটি আমার জীবনকে কিছুটা সহজ করবে। আপনি যখন ওপিকে বলবেন যে কখন একটি মিশ্র মডেল প্রয়োজন হয় তা নির্ধারণের জন্য থাম্বের বিধিটি?

— f1r3br4nd

ওহ, সুতরাং আপনি খলনায়ক তারপর। এটির একটি একক শ্রেণিবদ্ধ ভবিষ্যদ্বাণী রয়েছে, সুতরাং এটি আমার কাছে একটি আনোভা মডেল, যেমনটি আমি আগেই বলেছিলাম। আপনার কাছে যদি বিভিন্ন স্তরে তথ্য থাকে (যেমন, রাজ্য \ স্কুল \ শিক্ষার্থী, রাজ্যগুলির উপর ডেটা সহ, স্কুল এবং শিক্ষার্থীদের উপর), তা আমার কাছে আরও একটি মিশ্র মডেলের মতো শোনাবে। মূলত, আপনি যদি এটি স্কোয়ারের পরিমাণ হিসাবে করতে পারেন তবে এটি আনোভা; যদি আপনি এটি কোনও রিগ্রেশন মডেল হিসাবে করতে পারেন তবে এটি একটি রিগ্রেশন মডেল। সর্বাধিক সম্ভাবনা / আরইএমএল করা যদি একেবারে অনিবার্য হয় (এটি বাইনারি প্রতিক্রিয়া ক্ষেত্রে যেমন হয়) তবে এটি আমার কাছে এক মিশ্র মডেল।

— StasK