在 glmer 中添加权重后收敛失败

问：

不幸的是，没有一个可重现的例子：我有一个包含 480,000 个观测值的数据帧。由于数据的嵌套结构，我使用依赖于 lme4 包的分层模型。如果我运行线性模型，则没有错误。但是，由于我有一个二分因变量，所以我使用广义线性模型 （glmer）。这也很好用，除非我添加权重，这会导致以下警告消息：

警告消息：

1：在 eval（family$initialize， rho） 中： 二项式 GLM 中的非整数 #successes！

2：在（函数（fn，par，下限 = rep.int（-Inf，n），上限 = rep.int（Inf，： 未能收敛 10000 次评估

3：在 optwrap（optimizer， devfun， start， rho$lower， control = control， ： Nelder_Mead 的收敛代码 4：在 10000 次评估中未能收敛

4：在 checkConv（attr（opt， “derivs”）， opt$par， ctrl = control$checkConv， ： 模型无法与 max|grad|= 0.0608441 （tol = 0.002， 分量 1）

这是设置：

f1 <- formula(dummy_dv ~ scale(log(count_iv+1)) + scale(sex) + scale(age) + year
          +(1 | country ))

model <- glmer(f1, data = dataset, family = binomial(link="logit"), weights = weight)

年份是一个因子变量。我还尝试调整优化器和迭代：

model <- glmer(f1, 
              data = dataset, 
              family = binomial(link="logit"), 
              weights = weight, 
              control = glmerControl(optimizer="bobyqa", optCtrl = list(maxfun = 20000)))

这会导致以下警告消息：

警告消息：

1：在 eval（family$initialize， rho） 中： 二项式 GLM 中的非整数 #successes！

2：在checkConv（attr（opt， “derivs”）， opt$par， ctrl = control$checkConv中， ： 模型无法与 max|grad|= 0.00660654 （tol = 0.002， 分量 1）

接下来我能做什么？有人告诉我，可以使用线性模型的结果作为 glmer 模型的起始值。但我未能正确实现这一点。

感谢您的帮助！