R4.4.2 boundary (singular) fit: see help('isSingular')

Question

library(lme4)
library(lmerTest)
mod<-lmer(PH~Block+(1|P1)+(1|P2)+(1|Cross)+(1|P1:Location)+(1|P2:Location)+(1|Cross:Location), data=dat)
boundary (singular) fit: see help('isSingular')
出现该问题怎么解决呢

Answer 1

以下回复参考：皆我百晓生、券券喵儿等免费微信小程序作答:

当你在使用R语言的lme4包进行线性混合效应模型（LMM）的拟合时，如果出现“boundary (singular) fit”的警告，这通常意味着模型遇到了数值上的问题，具体来说，可能是协变量的设计矩阵变得接近奇异或者退化。当模型的某些参数无法被准确估计时，就会发生这种情况。以下是一些可能的解决方案：

1. 检查模型假设：首先确保你的模型假设是合理的。检查你的固定效应和随机效应是否真正符合你的数据和研究设计。有时候，过度复杂的模型或不必要的随机效应可能导致这个问题。
2. 移除或重新参数化某些效应：考虑移除一些随机效应或重新参数化你的模型。比如，如果你的模型包含了过多的交互项或嵌套随机效应，试着简化模型或减少随机效应的复杂性。
3. 检查数据：确保你的数据没有错误或异常值。缺失值或非正常的数据分布可能会导致模型拟合问题。清理和预处理数据可能会帮助解决这个问题。
4. 重新参数化或使用不同的起始值：在某些情况下，模型只是对起始参数的选取特别敏感。你可以尝试使用不同的起始值来重新拟合模型。在lme4中，你可以使用optimctl包中的set_param()函数来设置起始值。
5. 查看帮助文件：正如警告所建议的，你可以查看help('isSingular')来了解更多关于奇异拟合的信息。这可能会提供关于如何诊断和解决这个问题的更多线索。
6. 使用其他方法：如果上述方法都不能解决问题，你可以考虑使用其他的统计方法来分析你的数据，比如使用普通最小二乘法（OLS）或其他的混合模型方法。

请注意，这些只是一些通用的建议。为了更准确地诊断问题并解决它，你可能需要深入研究你的数据和模型的具体细节。如果可能的话，你也可以寻求统计专家的帮助来解决这个问题。