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Modèle linéaire généralisé effet mixte : problème de sortie

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Modèle linéaire généralisé effet mixte : problème de sortie

Message par Paul Tauvel le Ven 18 Mai 2018 - 16:00

Bonjour,

Je suis face à un problème d'interprétation d'un message d'erreur en sortie de mon modèle linéaire généralisé à effet mixte.
Je travaille avec le fichier joint à ce message.
Je cherche à modéliser des pourcentages de floraison de variétés de moutardes en fonction de degrés jours (somme de température, notée DEGJ_B3), de la variété (notée VAR_LIB), et de la photopériode (notée PTP). Expérimentalement, nous suivons des parcelles de moutardes sur lesquelles nous venons faire plusieurs comptages. Je considère donc un effet aléatoire liée à chaque parcelle suivie nommée IND_ID.

Le code utilisé est le suivant :

Code:

library(lme4)

MYDATA[,7]=as.factor(MYDATA[,7])
class(MYDATA[,7])
attach(MYDATA)
Y=cbind(FLEURI,NON_FLEURI)

glmm1=glmer(Y~DEGJ_B3*VAR_LIB+PTP*VAR_LIB+(1|IND_ID),family="binomial",control=glmerControl(optCtrl=list(maxfun=2e6)))
summary(glmm1)
anova(glmm1,type='Chisq'))

Et le message obtenu est le suivant :

Code:
Warning messages:
1: In checkConv(attr(opt, "derivs"), opt$par, ctrl = control$checkConv,  :
  Model failed to converge with max|grad| = 0.0593365 (tol = 0.001, component 1)
2: In checkConv(attr(opt, "derivs"), opt$par, ctrl = control$checkConv,  :
  Model is nearly unidentifiable: very large eigenvalue
 - Rescale variables?;Model is nearly unidentifiable: large eigenvalue ratio
 - Rescale variables?

J'ai réalisé quelques recherches sur internet.
Pour répondre au premier message j'ai augmenté mon nombre d'itérations et utiliser une optimisation "bobyqa" mais sans résultat probant.
Pour le second message, je dois reconnaître que ce que j'ai pu lire me dépassait totalement.
Ne maitrisant pas vraiment (voire pas du tout...) la théorie derrière ce type de modèle, je ne me sens pas à l'aise de réaliser des rectifications à tout va, de crainte de faire n'importe quoi et de perdre l'interprétation de l'analyse.

Avez-vous idée du problème qui fait que j'obtiens ces messages d'erreur?
Finalement, le problème ne viendrait-il pas d'un jeu de données pas assez robuste?

Me confirmez-vous bien qu'il n'est pas du tout approprié, dans ce cas, d'utiliser un modèle qui ne prenne pas en compte l'effet aléatoire de la parcelle? (et qui fait pourtant de jolis résultats Smile)

Merci beaucoup pour vos retours éventuels.

Paul.
Fichiers joints
17618_Floraison_moutarde_essai1_forum.xlsx Vous n'avez pas la permission de télécharger les fichiers joints.(34 Ko) Téléchargé 1 fois

Paul Tauvel

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