当将lme4 :: lmer与purrr :: map或for循环一起使用时，如何避免/解决“降级的VtV不是正定”错误？

如何解决当将lme4 :: lmer与purrr :: map或for循环一起使用时，如何避免/解决“降级的VtV不是正定”错误？

我有一个函数可以通过特定的lme4 :: lmer（）模型语法来运行变量，例如：

run_my_model <- function(i)
{
        
f <- formula(paste("y_variable ~",i,"+","*interaction_variable + ","*another_interaction_variable + (1|date) + (1|location)"))  

result <- tidy_lmer(lmer(f,data=my_dataset))
  
print(result)

}

当我在数据集中的一个特定变量上运行它时，它运行良好：

run_my_model("one_of_my_variables")

返回：

                  term      estimate   std.error          df   statistic   p.value
1            (Intercept)  1.977634e-04 0.001376695    24.21203  0.14365088 0.8869651
2            one_of_my_variables -2.805953e-03 0.001810723 69367.30600 -1.54963171 0.1212345
3            interaction_variableTRUE -8.648828e-04 0.001038360    20.06112 -0.83293141 0.4146903
4            another_interaction_variableTRUE  7.352286e-05 0.001539428    20.02418  0.04775987 0.9623808
5            one_of_my_variables:interaction_variableTRUE  -1.383274e-04 0.010860708 67714.86149 -0.01273650 0.9898381
6            sd_(Intercept).location 2.358986e-02          NA          NA          NA        NA
7            sd_(Intercept).date  2.098956e-03          NA          NA          NA        NA
8            sd_Observation.Residual  4.812015e-02          NA          NA          NA        NA
                 group
1                fixed
2                fixed
3                fixed
4                fixed
5                fixed
6                location
7                date
8                Residual

但是当我尝试将其与map（）结合使用时，它可用于数据集中的所有变量：

test <- map(names(my_dataset),run_my_model)

返回

 Error in eval_f(x,...) : Downdated VtV is not positive definite 

如果我使用for循环，它也会返回相同的错误。

models <- list()
        
for (i in names(my_dataset)) 
{
          
     f <- formula(paste("y_variable ~","*another_interaction_variable + (1|date) + (1|location)"))  
    
    models[[i]] <- lmer(f,data=my_dataset)

}

我知道此模型语法可用于某些变量（如上所示），因此很明显，正是某些特定的变量会产生此错误。我尝试查看回溯，但是它没有提供任何有关错误首次出现的兴趣点。我也尝试过将lmer（）调用嵌套在try（）内，但是仍然会发生错误。

我如何才能使map（）语句或循环针对不生成此错误消息的变量成功运行，而只返回NA或与生成错误的变量相似的变量，而不必只写出语法重复每个变量？

解决方法

您可以尝试两件事。

首先，您可以在评估功能之前打印名称。最后输出的变量将是带有错误的变量。

test <- map(names(my_dataset),~{
  print(.x)
  run_my_model(.x)
})

或者，您可以使用tryCatch直接返回错误：

test <- map(names(my_dataset),~{
  tryCatch(run_my_model(.x),error=function(e) return(e))
})

您最终将获得一个包含模型或模型引发的错误的列表。

如果这没有帮助，建议您在问题中添加reproducible example。