我正在尝试在我的随机效应结构（最佳模型拟合）中使用截距和斜率效应，但这样做时会出现以下错误。
MLM <- lmer((sqrt(degrees))~ Condition*CogLoad + (Video|Subject),
data=dataset)
警告消息： 1: In commonArgs(par, fn, control, environment()) : maxfun < 10 * length(par)^2 不推荐。2: Inoptwrap(optimizer, devfun, getStart(start, rho$lower, rho$pp), :
来自 bobyqa 的收敛代码 1: bobyqa -- 超过了函数评估的最大数量 3: 在 checkConv(attr(opt, "derivs") , opt$par, ctrl = control$checkConv, : 模型未能收敛到 max|grad| = 0.0704516 (tol = 0.002, component 1)
当我只运行拦截效果时，我没有收到这些错误：
通过 REML ['lmerMod'] 拟合线性混合模型 公式：(sqrt(degrees)) ~ Condition * CogLoad + (1 | Video) + (1 | Subject) 数据：数据集
收敛时的 REML 标准：183048.6
缩放残差：Min 1Q Median 3Q Max -3.7418 -0.6048 -0.0377 0.5293 5.9471
随机效应：组名称方差 Std.Dev。
主题（截取）0.01385 0.1177
视频（截取）0.15947 0.3993
残差 0.67628 0.8224
obs 数量：74731，组：主题，27；视频，11固定效应：估计标准。错误 t 值（截距） 2.260374 0.123524 18.299 ConditionMap 0.022744 0.050473 0.451 CogLoadNone 0.047609 0.008152 5.840 ConditionMap:CogLoadNone 0.051590 0.013228 3.900
固定效应的相关性：(Intr) CndtnM CgLdNn ConditionMp -0.121
CogLoadNone -0.032 0.068
CndtnMp:CLN 0.016 -0.130 -0.507
如果有人知道为什么第一个模型没有适当地收敛，我会非常喜欢一些输入。