ProblèmeDeNonConvergence-ParamètreDispersionGlmm

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Coliasso GLELE
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ProblèmeDeNonConvergence-ParamètreDispersionGlmm

Messagepar Coliasso GLELE » 11 Fév 2018, 00:10

Bonjour.
Je souhaite avoir vos avis et contributions sur mes préoccupations suivantes:
1)
j'ai construit un modèle avec glmer avec comme réponse, une variable de comptage, 9 variables
explicatives (dont une numérique) et un terme aléatoire; quand le modèle finit de tourner, je reçois
un message d'avertissement comme quoi le modèle n'a pas convergé (model failed to converge..........);
néanmoins, j'ai des résultats via summary(modèle); mais je pense qu'on ne peut se fier à des paramètres ainsi estimés.
Or, j'avais vérifié le degré d'association entre les variables explicatives et il n'y en a pas qui
soient fortement correlées; avec certains sous-groupes assez réduits de de ces mêmes variables
explicatives, j'obtiens des modèles qui convergent bien.
Question1: selon vous, quelles sont les raisons possibles de la non convergence du modèle avec toutes
les variables explicatives?
Question2: comment peut-on y remédier?
2)
J'ai construit un modèle avec la fonction glmm du package glmm; mais je n'arrive pas à voir s'il est
surdipersé ou non; même dans l'aide de la fonction, je n'ai pas eu d'indice pour le faire.
J'ai essayé overdisp_fun() mais ça ne prend pas en compte ce type de modèle:
Question: quelqu'un aurait-il une idée de comment vérifier si un tel modèle est surdispersé ou non?
Question: comment vérifier la qualite de l'ajustement de tels modèles?
Par avance, merci.
Cordialement,

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