为什么glmer无法达到最大可能性（已通过应用进一步的通用优化方法进行了验证）？
数值推导MLE第GLMM是困难的，在实践中，我知道，我们不应该用蛮力优化（例如，使用optim一个简单的方法）。但是出于我自己的教育目的，我想尝试一下以确保正确理解该模型（请参见下面的代码）。我发现我总是从中得到不一致的结果glmer()。 特别是，即使我使用MLE glmer作为初始值，根据我写的似然函数（negloglik），它们也不是MLE（opt1$value小于opt2）。我认为两个潜在的原因是： negloglik 写得不好，以至于其中有太多的数字误差，并且 型号规格错误。对于模型规范，预期模型为： 其中 ˚F是二项式PMF和克是一个正常的PDF文件。我试图估计 a， b和 s。我特别想知道模型规格是否错误，正确的规格是什么。L=∏i=1n(∫∞−∞f(yi|N,a,b,ri)g(ri|s)dri)L=∏i=1n(∫−∞∞f(yi|N,a,b,ri)g(ri|s)dri)\begin{equation} L=\prod_{i=1}^{n} \left(\int_{-\infty}^{\infty}f(y_i|N,a,b,r_{i})g(r_{i}|s)dr_{i}\right) \end{equation}fffgggaaabbbsss p <- function(x,a,b) exp(a+b*x)/(1+exp(a+b*x)) a <- -4 # fixed effect (intercept) b <- 1 # fixed effect (slope) s <- 1.5 # random effect (intercept) N <- 8 x <- rep(2:6, each=20) n <- length(x) id …