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我正在尝试运行多元线性混合模型，并且需要使用远程工作站来减少计算时间。

当我在我的个人计算机（R 版本 2.15.1、lme4 版本 0.999999-0、64 位 Unix）上从 lme4 运行 glmer() 时，我的模型运行正常。

当我切换到删除工作站（R 版本 3.0.2、lme4 版本 1.0-6、64 位 Linux）时，我的模型无法运行，并且收到错误和警告消息：

Error in eval(expr, envir, enclos) : updateMu: Size mismatch
In addition: Warning message:
  calling glmer() with family=gaussian (identity link) as a shortcut to lmer() is deprecated; please call lmer() directly

有趣的是，如果我对任一因变量运行 lmer()，模型将运行而不会出现错误或警告。

这是示例代码：

library(lme4)

DV.1 <- rnorm(100,2,0.3)
DV.2 <- rnorm(100,5,2)
FE.1 <- sample(c(1:3),100,replace=TRUE)
FE.2 <- sample(c(1:2),100,replace=TRUE)
RE.1 <- rep(c(1:10),10)

df <- as.data.frame(cbind(DV.1,DV.2,FE.1,FE.2,RE.1))

glmer(cbind(DV.1,DV.2)~FE.1+FE.2+(1|RE.1),family=gaussian,data=df)

这是我个人电脑的输出：

> glmer(cbind(DV.1,DV.2)~FE.1+FE.2+(1|RE.1),family=gaussian,data=df)
Linear mixed model fit by REML 
Formula: cbind(DV.1, DV.2) ~ FE.1 + FE.2 + (1 | RE.1) 
   Data: df 
   AIC   BIC logLik deviance REMLdev
 76.94 89.97 -33.47    53.66   66.94
Random effects:
 Groups   Name        Variance Std.Dev.
 RE.1     (Intercept) 0.00000  0.00000 
 Residual             0.10322  0.32128 
Number of obs: 100, groups: RE.1, 10

Fixed effects:
            Estimate Std. Error t value
(Intercept)  2.02330    0.13377  15.125
FE.1        -0.04980    0.04082  -1.220
FE.2         0.06238    0.06451   0.967

Correlation of Fixed Effects:
     (Intr) FE.1  
FE.1 -0.626       
FE.2 -0.719 -0.037

以下是使用较新版本 lme4 的远程工作站的输出：

> glmer(cbind(DV.1,DV.2)~FE.1+FE.2+(1|RE.1),family=gaussian,data=df)
Error in eval(expr, envir, enclos) : updateMu: Size mismatch
In addition: Warning message:
In glmer(cbind(DV.1, DV.2) ~ FE.1 + FE.2 + (1 | RE.1), family = gaussian,  :
  calling glmer() with family=gaussian (identity link) as a shortcut to lmer() is deprecated; please call lmer() directly
>

我想知道模型是否形成不正确，或者一个版本的 lme4 是否存在并发症。非常感谢任何想法或建议。谢谢！！

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