GLMER警告：参数或边界似乎具有不同的缩放

Question

我从glmer得到了以下警告：

m <- glmer(cbind(Y, N) ~ c1 + c2 + c3 + (1|g1:Year) + (1 + c1 + c2|g1) + (1|g1:Site), 
    family = binomial, data = data, 
    control = glmerControl(optimizer ='optimx', optCtrl=list(method='nlminb'))) 

# Warning in optimx.check(par, optcfg$ufn, optcfg$ugr, optcfg$uhess, lower,  :
#   Parameters or bounds appear to have different scalings.
#   This can cause poor performance in optimization. 
#   It is important for derivative free methods like BOBYQA, UOBYQA, NEWUOA.

这很有趣，因为我所有的协变量都已经被缩放了（c1: 平均值=5.410769e-16，标准差=1），（c2: 平均值=-2.411114e-16，标准差=1），（c3: 平均值=7.602661e-18，标准差=1）。

1. 这个警告实际上是什么意思？ 我所有的协变量都已经被缩放了，如上所述。再次缩放它们并不能解决问题。
2. 我需要担心这个警告吗？我的模型可能会返回不可靠的估计结果吗？ 我没有收到其他警告或错误信息。

谢谢！

PS：请注意 - 这个警告似乎有点非确定性，在某些数据集中的不同运行中，有时会出现，有时不会出现。

- Tomas

Answer 1

我有点晚了，但既然你还没有得到其他答案，也许还有人可以用。这条消息的来源是 optimx 包。 你可以使用 optimx 作为非线性优化器。

该消息是一个比例检查（请参见手册中的 scalecheck() 函数）的结果。当参数空间可能设置得太窄时，它会引起怀疑。然而，这个函数也可能会产生误导性警告。甚至 John Nash 本人在手册中写道：“这是一个不完美和启发式的工具，可以改进。”如果你得到了好的结果，那么你可能没问题。

希望这能帮助到你， Jan

- Jan