Probar optimizadores en modelo glmmTMB

Esta es una función que permite ajustar GLMM usando una fomula y tus datos probando con diferentes optimizadores cuando existen problemas de convergencia. A veces al ajustar modelos pueden arrojar errores. Por ejemplo, una advertencia ‘iteration limit reached without convergence’, se soluciona aumentando el número de iteraciones: 'glmmTMBControl(optCtrl=list(iter.max=1e3,eval.max=1e3))'. Vea la ayuda de la función glmmTMBControl para mas detalles.

Usage

optimizeGLMM2(formula, data)

Arguments

formula

Formula del modelo que queremos ajustar, incluyendo el componente aleatorio si es que hay. Por ejemplo: "y ~ x+z"

data

Base de datos que se usa para ajustar el modelo.

Value

Lista con los diferentes optimizadores y su ajuste. Si es FALSE, el modelo no converge.Si es TRUE, podemos ajustar ese modelo con ese optimizador.

Examples

# do not run
#datos <- ChickWeight
#library(glmmTMB)
#modelo <- glmmTMB(weight ~ Diet +(1|Chick), family=gaussian("log"), data = datos)
# optimizeGLMM2(formula = p_azucar ~ tratamiento * dia, data = datos)