我刚刚将lme4更新到版本1.0-4，当我运行lmer（）时，我以前混合的混合效果模型现在显示以下警告：
Warning message:
In (function (fn, par, lower = rep.int(-Inf, n), upper = rep.int(Inf, :
failure to converge in 10000 evaluations
因此，我想尝试增加迭代次数以查看是否可以解决此问题。（我必须说我不知道是什么引起了警告，因为消息的第一部分听起来有点不透明）。无论如何，我阅读了文档，现在我应该使用lmerControl（），但是我无法实现它。有人可以给我一个具体的例子，说明您将如何做到具体吗？（帮助文件无济于事）。这是我的模型：
m <- lmer(RT ~ Factor1*Factor2 + (0+Factor1+Factor2|Subject) + (1|Subject) + (1|Item) + (0+Factor1+Factor2|Item), data= data)
非常感谢！
该lmerControl功能允许您选择一个优化器并将控制参数传递给它。控制迭代次数或评估次数的参数因函数而异（如的帮助页面中所述lmerControl）。默认优化器为“ Nelder_Mead”，对于该优化器选择，可以通过在“ optCtrl”参数列表中指定“ maxfun”来更改最大评估数：
m <- lmer(RT ~ Factor1*Factor2 + (0+Factor1+Factor2|Subject) +
(1|Subject) + (1|Item) + (0+Factor1+Factor2|Item),
data= data, control=lmerControl(optCtrl=list(maxfun=20000) ) )
这不能保证会达到收敛。（我的经验是，默认最大值通常就足够了。）您的数据很可能不足以支持模型的复杂性，或者为研究设计错误地构建了模型。
并感谢@NBrouwer的注释，以将此建议扩展到glmerwith glmControl。
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