r语言 - lme4 中的错误：：allFit() -- 没有适用于'isGLMM'的方法

Question

我在尝试使用一些内置并行化运行lme4::allFit()时遇到了一个令人困惑的错误。我拟合了一个初始模型m0，它使用更大的数据帧ckDF(n = 265,623 行(来模拟逻辑框架中对许多分类和连续预测变量的二元响应，并随机截距一年。

我有兴趣确定不同的优化器是否产生不同的结果，遵循我在网上找到的一些建议(例如，通过@BenBolker这里(。我的数据相当大，通常需要 ~20 分钟才能运行，所以我希望使用allFit()的parallel和ncpus参数来加快速度。这是我的相关代码：

require(lme4)
require(parallel)
m0 <- glmer(returned ~ 1 + barge + site + barge:site + 
(run + rearType + basin)^2 + 
(tdg + temp + holdingTime)^2 +
(1|year), 
data = ckDF, family = 'binomial',
control = glmerControl(optimizer='bobyqa', 
optCtrl = list(maxfun = 1e5)))
af1 <- allFit(m0, parallel = 'multicore', ncpus = detectCores())

执行此操作后，我遇到以下错误：

检查远程错误

(val(中的错误： 7个节点产生错误;第一个错误：没有适用于"isGLMM"的方法应用于类"list"的对象

有什么想法吗？在我看来，当它构造一堆节点时，不知何故其中一些节点不会导入lme4包，因此无法识别isGLMM();但我不知道allFit()为什么要这样做，因为它来自lme4().我尝试查看引擎盖并更改我自己的allFit()包的功能，但遇到了其他错误。

任何帮助将不胜感激。R 版本： 3.6.1;lme4 版本： 1.1-21;平台： 视窗 10 64 位

Answer 1

感谢 @user20650 & @Ben Bolker 在上面的评论中提供的提示——它有效，我能够让allFit()按预期运行，通过确保我在函数调用中使用parallel = "snow"，因为我在 Windows 中运行。只需在此处发布编辑后的代码，供其他发现有用的人使用：

require(lme4); require(snow)
# Define initial model (switched to defaults here)
m0 <- glmer(returned ~ 1 + barge + site + barge:site + 
(run + rearType + basin)^2 + 
(tdg + temp + holdingTime)^2 +
(1|year), 
data = ckDF, family = 'binomial')
# Set up cluster for running allFit()
optCls <- makeCluster(detectCores()-1, type = "SOCK")
clusterEvalQ(optCls,library("lme4"))
clusterExport(optCls, "ckDF")
# Use allFit() to look at differences in optimizers
system.time(af1 <- allFit(m0, parallel = 'snow', 
ncpus = detectCores()-1, cl=optCls))
stopCluster(optCls)

最终在我的机器上使用 40 个内核需要 ~11 分钟。