Dear list, I am new to this list and I am new to the world of R. Additionally I am not very firm in statistics either but have to deal. So here is my problem: I have a dataset (which I attach at the end of the post) with a binomial response variable (alive or not) and three fixed factors (trapping,treat,sex). I do have repeated measures and would like to include one (enclosure) random factor. I chose to use the glmer function (and tried the lmer as well). m1<-glmer(alive~treat*sex*trapping*ID+(1|enclosure),family=binomial,data=survadult) Both give the following error message: Error in mer_finalize(ans) : Downdated X'X is not positive definite, 49. Additionally: Warning: glm.fit: fitted probabilities numerically 0 or 1 occurred I get that there is something wrong in my dataframe, but I don`t understand what and how I could change it. If I run a glm without the random factor m1<-glm(alive~treat*sex*trapping*ID,family=binomial,data=survadult) it works out really fine, but is the wrong analysis in my opinion. (Does glm actually consider the repeated measures? Does glmer?) Is glmer the right function for me and how do I deal with the error I get? Thanks for any help for a non-professional :) Annika trapping treat sex alive ID enclosure trapping1 m/m f 1 400 1 trapping1 m/m f 1 401 1 trapping1 m/m f 1 402 1 trapping1 m/m m 0 403 1 trapping1 m/m m 1 404 1 trapping1 m/m m 1 405 1 trapping1 m/p f 1 406 2 trapping1 m/p f 1 407 2 trapping1 m/p f 1 408 2 trapping1 m/p m 1 409 2 trapping1 m/p m 1 410 2 trapping1 m/p m 1 411 2 trapping1 p/p f 1 412 3 trapping1 p/p f 1 413 3 trapping1 p/p f 1 414 3 trapping1 p/p m 1 415 3 trapping1 p/p m 1 416 3 trapping1 p/p m 1 417 3 trapping1 p/p f 1 418 4 trapping1 p/p f 1 419 4 trapping1 p/p f 1 420 4 trapping1 p/p m 1 421 4 trapping1 p/p m 1 422 4 trapping1 p/p m 1 423 4 trapping1 m/m f 1 424 5 trapping1 m/m f 1 425 5 trapping1 m/m f 1 426 5 trapping1 m/m m 1 427 5 trapping1 m/m m 1 428 5 trapping1 m/m m 1 429 5 trapping1 p/m f 1 430 6 trapping1 p/m f 1 431 6 trapping1 p/m f 1 432 6 trapping1 p/m m 1 433 6 trapping1 p/m m 1 434 6 trapping1 p/m m 1 435 6 trapping1 m/p f 1 436 7 trapping1 m/p f 1 437 7 trapping1 m/p f 1 438 7 trapping1 m/p m 1 439 7 trapping1 m/p m 1 440 7 trapping1 m/p m 1 441 7 trapping1 p/p f 1 442 8 trapping1 p/p f 1 443 8 trapping1 p/p f 1 444 8 trapping1 p/p m 1 445 8 trapping1 p/p m 1 446 8 trapping1 p/p m 1 447 8 trapping1 m/m f 1 448 9 trapping1 m/m f 1 449 9 trapping1 m/m f 1 450 9 trapping1 m/m m 1 451 9 trapping1 m/m m 1 452 9 trapping1 m/m m 1 453 9 trapping1 p/m f 1 454 10 trapping1 p/m f 1 455 10 trapping1 p/m f 1 456 10 trapping1 p/m m 1 457 10 trapping1 p/m m 1 458 10 trapping1 p/m m 1 459 10 trapping1 m/m f 1 460 11 trapping1 m/m f 1 461 11 trapping1 m/m f 1 462 11 trapping1 m/m m 1 463 11 trapping1 m/m m 1 464 11 trapping1 m/m m 0 465 11 trapping1 p/p f 1 466 12 trapping1 p/p f 1 467 12 trapping1 p/p f 1 468 12 trapping1 p/p m 1 469 12 trapping1 p/p m 0 470 12 trapping1 p/p m 1 471 12 trapping1 m/p f 1 472 13 trapping1 m/p f 1 473 13 trapping1 m/p f 1 474 13 trapping1 m/p m 1 475 13 trapping1 m/p m 1 476 13 trapping1 m/p m 1 477 13 trapping2 m/m f 1 478 1 trapping2 m/m f 1 479 1 trapping2 m/m f 1 480 1 trapping2 m/m m 1 481 1 trapping2 m/m m 1 482 1 trapping2 m/m m 1 483 1 trapping2 m/p f 1 484 2 trapping2 m/p f 1 485 2 trapping2 m/p f 1 486 2 trapping2 m/p m 0 487 2 trapping2 m/p m 1 488 2 trapping2 m/p m 1 489 2 trapping2 p/p f 1 490 3 trapping2 p/p f 1 491 3 trapping2 p/p f 1 492 3 trapping2 p/p m 1 493 3 trapping2 p/p m 1 494 3 trapping2 p/p m 1 495 3 trapping2 p/p f 1 496 4 trapping2 p/p f 1 497 4 trapping2 p/p f 1 498 4 trapping2 p/p m 1 499 4 trapping2 p/p m 1 500 4 trapping2 p/p m 1 501 4 trapping2 m/m f 1 502 5 trapping2 m/m f 1 503 5 trapping2 m/m f 1 504 5 trapping2 m/m m 1 505 5 trapping2 m/m m 1 506 5 trapping2 m/m m 1 507 5 trapping2 p/m f 1 508 6 trapping2 p/m f 1 509 6 trapping2 p/m f 1 510 6 trapping2 p/m m 1 511 6 trapping2 p/m m 1 512 6 trapping2 p/m m 1 513 6 trapping2 m/p f 1 514 7 trapping2 m/p f 1 515 7 trapping2 m/p f 1 516 7 trapping2 m/p m 1 517 7 trapping2 m/p m 1 518 7 trapping2 m/p m 1 519 7 trapping2 p/p f 1 520 8 trapping2 p/p f 1 521 8 trapping2 p/p f 1 522 8 trapping2 p/p m 1 523 8 trapping2 p/p m 1 524 8 trapping2 p/p m 1 525 8 trapping2 m/m f 1 526 9 trapping2 m/m f 1 527 9 trapping2 m/m f 1 528 9 trapping2 m/m m 1 529 9 trapping2 m/m m 1 530 9 trapping2 m/m m 1 531 9 trapping2 p/m f 1 532 10 trapping2 p/m f 1 533 10 trapping2 p/m f 1 534 10 trapping2 p/m m 1 535 10 trapping2 p/m m 1 536 10 trapping2 p/m m 0 537 10 trapping2 m/m f 1 538 11 trapping2 m/m f 1 539 11 trapping2 m/m f 1 540 11 trapping2 m/m m 1 541 11 trapping2 m/m m 0 542 11 trapping2 m/m m 1 543 11 trapping2 p/p f 1 544 12 trapping2 p/p f 1 545 12 trapping2 p/p f 1 546 12 trapping2 p/p m 0 547 12 trapping2 p/p m 1 548 12 trapping2 p/p m 1 549 12 trapping2 m/p f 1 550 13 trapping2 m/p f 1 551 13 trapping2 m/p f 1 552 13 trapping2 m/p m 1 553 13 trapping2 m/p m 1 554 13 trapping2 m/p m 1 555 13 trapping3 m/m f 1 556 1 trapping3 m/m f 1 557 1 trapping3 m/m f 1 558 1 trapping3 m/m m 1 559 1 trapping3 m/m m 1 560 1 trapping3 m/m m 1 561 1 trapping3 m/p f 1 562 2 trapping3 m/p f 1 563 2 trapping3 m/p f 1 564 2 trapping3 m/p m 1 565 2 trapping3 m/p m 1 566 2 trapping3 m/p m 0 567 2 trapping3 p/p f 1 568 3 trapping3 p/p f 1 569 3 trapping3 p/p f 1 570 3 trapping3 p/p m 1 571 3 trapping3 p/p m 1 572 3 trapping3 p/p m 1 573 3 trapping3 p/p f 1 574 4 trapping3 p/p f 1 575 4 trapping3 p/p f 1 576 4 trapping3 p/p m 1 577 4 trapping3 p/p m 1 578 4 trapping3 p/p m 1 579 4 trapping3 m/m f 1 580 5 trapping3 m/m f 1 581 5 trapping3 m/m f 1 582 5 trapping3 m/m m 1 583 5 trapping3 m/m m 0 584 5 trapping3 m/m m 1 585 5 trapping3 p/m f 1 586 6 trapping3 p/m f 1 587 6 trapping3 p/m f 1 588 6 trapping3 p/m m 0 589 6 trapping3 p/m m 1 590 6 trapping3 p/m m 1 591 6 trapping3 m/p f 1 592 7 trapping3 m/p f 1 593 7 trapping3 m/p f 1 594 7 trapping3 m/p m 1 595 7 trapping3 m/p m 1 596 7 trapping3 m/p m 1 597 7 trapping3 p/p f 1 598 8 trapping3 p/p f 1 599 8 trapping3 p/p f 1 600 8 trapping3 p/p m 1 601 8 trapping3 p/p m 1 602 8 trapping3 p/p m 1 603 8 trapping3 m/m f 1 604 9 trapping3 m/m f 1 605 9 trapping3 m/m f 1 606 9 trapping3 m/m m 0 607 9 trapping3 m/m m 1 608 9 trapping3 m/m m 1 609 9 trapping3 p/m f 1 610 10 trapping3 p/m f 0 611 10 trapping3 p/m f 1 612 10 trapping3 p/m m 1 613 10 trapping3 p/m m 1 614 10 trapping3 p/m m 0 615 10 trapping3 m/m f 1 616 11 trapping3 m/m f 1 617 11 trapping3 m/m f 1 618 11 trapping3 m/m m 0 619 11 trapping3 m/m m 0 620 11 trapping3 m/m m 0 621 11 trapping3 p/p f 1 622 12 trapping3 p/p f 0 623 12 trapping3 p/p f 1 624 12 trapping3 p/p m 0 625 12 trapping3 p/p m 0 626 12 trapping3 p/p m 0 627 12 trapping3 m/p f 1 628 13 trapping3 m/p f 1 629 13 trapping3 m/p f 1 630 13 trapping3 m/p m 1 631 13 trapping3 m/p m 1 632 13 trapping3 m/p m 0 633 13 trapping4 m/m f 1 634 1 trapping4 m/m f 1 635 1 trapping4 m/m f 1 636 1 trapping4 m/m m 1 637 1 trapping4 m/m m 1 638 1 trapping4 m/m m 1 639 1 trapping4 m/p f 1 640 2 trapping4 m/p f 1 641 2 trapping4 m/p f 0 642 2 trapping4 m/p m 1 643 2 trapping4 m/p m 1 644 2 trapping4 m/p m 0 645 2 trapping4 p/p f 1 646 3 trapping4 p/p f 0 647 3 trapping4 p/p f 1 648 3 trapping4 p/p m 1 649 3 trapping4 p/p m 0 650 3 trapping4 p/p m 1 651 3 trapping4 p/p f 1 652 4 trapping4 p/p f 1 653 4 trapping4 p/p f 1 654 4 trapping4 p/p m 1 655 4 trapping4 p/p m 1 656 4 trapping4 p/p m 1 657 4 trapping4 m/m f 1 658 5 trapping4 m/m f 1 659 5 trapping4 m/m f 1 660 5 trapping4 m/m m 1 661 5 trapping4 m/m m 0 662 5 trapping4 m/m m 0 663 5 trapping4 p/m f 1 664 6 trapping4 p/m f 1 665 6 trapping4 p/m f 1 666 6 trapping4 p/m m 1 667 6 trapping4 p/m m 0 668 6 trapping4 p/m m 0 669 6 trapping4 m/p f 0 670 7 trapping4 m/p f 0 671 7 trapping4 m/p f 0 672 7 trapping4 m/p m 0 673 7 trapping4 m/p m 0 674 7 trapping4 m/p m 0 675 7 trapping4 p/p f 1 676 8 trapping4 p/p f 1 677 8 trapping4 p/p f 0 678 8 trapping4 p/p m 1 679 8 trapping4 p/p m 1 680 8 trapping4 p/p m 1 681 8 trapping4 m/m f 1 682 9 trapping4 m/m f 1 683 9 trapping4 m/m f 1 684 9 trapping4 m/m m 1 685 9 trapping4 m/m m 1 686 9 trapping4 m/m m 0 687 9 trapping4 p/m f 0 688 10 trapping4 p/m f 1 689 10 trapping4 p/m f 1 690 10 trapping4 p/m m 0 691 10 -- View this message in context: http://r.789695.n4.nabble.com/glmer-Error-Downdated-X-X-is-not-positive-definite-49-tp3044470p3044470.html Sent from the R help mailing list archive at Nabble.com.
Douglas Bates
2010-Nov-16 17:43 UTC
[R] glmer, Error: Downdated X'X is not positive definite,49
It is often more effective to send questions about lmer or glmer to the R-SIG-Mixed-Models at R-project.org mailing list, which I am cc:ing on this response. On Tue, Nov 16, 2010 at 3:25 AM, Annika <annika.opperbeck at jyu.fi> wrote:> > Dear list, > > I am new to this list and I am new to the world of R. Additionally I am not > very firm in statistics either but have to deal. So here is my problem: > I have a dataset (which I attach at the end of the post) with a binomial > response variable (alive or not) and three fixed factors > (trapping,treat,sex). I do have repeated measures and would like to include > one (enclosure) random factor. > I chose to use the glmer function (and tried the lmer as well). > > m1<-glmer(alive~treat*sex*trapping*ID+(1|enclosure),family=binomial,data=survadult)Is ID a factor? In the data you posted it is an integer value but I am guessing it should be a factor. If so, you can't incorporate it in the model because there is only one binary observation per level of ID. If I omit the ID in the fixed-effects part of the formula I can fit the model with glmer.> summary(m1 <- glmer(alive ~ trapping * treat * sex + (1|enclosure), trap, binomial))Generalized linear mixed model fit by maximum likelihood ['summary.mer'] Family: binomial Formula: alive ~ trapping * treat * sex + (1 | enclosure) Data: trap AIC BIC logLik deviance 213.2111 334.5440 -73.6056 147.2111 Random effects: Groups Name Variance Std.Dev. enclosure (Intercept) 1.372 1.171 Number of obs: 292, groups: enclosure, 13 Fixed effects: Estimate Std. Error z value (Intercept) 10.61897 45.92452 0.231 trappingtrapping2 0.03992 65.59766 0.001 trappingtrapping3 -0.01196 64.74665 0.000 trappingtrapping4 -0.74441 71.77010 -0.010 treatm/p -0.26605 72.78328 -0.004 treatp/m -0.18007 81.63861 -0.002 treatp/p 0.50290 64.45725 0.008 sexm -8.61299 45.92746 -0.188 trappingtrapping2:treatm/p -0.03657 103.39000 0.000 trappingtrapping3:treatm/p -0.04916 101.87680 0.000 trappingtrapping4:treatm/p -10.26432 91.32210 -0.112 trappingtrapping2:treatp/m -0.04047 115.80425 0.000 trappingtrapping3:treatp/m -8.59631 93.53334 -0.092 trappingtrapping4:treatp/m -7.92162 98.52543 -0.080 trappingtrapping2:treatp/p -0.05942 91.39839 -0.001 trappingtrapping3:treatp/p -7.83591 78.98418 -0.099 trappingtrapping4:treatp/p -9.60581 84.83662 -0.113 trappingtrapping2:sexm 0.92624 65.61333 0.014 trappingtrapping3:sexm -1.45692 64.75568 -0.022 trappingtrapping4:sexm -0.88035 71.77685 -0.012 treatm/p:sexm 8.69446 93.57164 0.093 treatp/m:sexm 8.61957 106.06371 0.081 treatp/p:sexm 0.86615 64.46538 0.013 trappingtrapping2:treatm/p:sexm -9.03327 118.95919 -0.076 trappingtrapping3:treatm/p:sexm -7.51474 117.64003 -0.064 trappingtrapping4:treatm/p:sexm 0.81873 108.62671 0.008 trappingtrapping2:treatp/m:sexm -9.51400 134.16089 -0.071 trappingtrapping3:treatp/m:sexm 0.48425 115.47998 0.004 trappingtrapping4:treatp/m:sexm -2.37780 119.56181 -0.020 trappingtrapping2:treatp/p:sexm -0.93097 91.42477 -0.010 trappingtrapping3:treatp/p:sexm 7.55060 79.00487 0.096 trappingtrapping4:treatp/p:sexm 9.47461 84.85476 0.112> Both give the following error message: > ? ? ? Error in mer_finalize(ans) : Downdated X'X is not positive definite, > 49. > ? ? ? Additionally: Warning: > ? ? ? glm.fit: fitted probabilities numerically 0 or 1 occurred > I get that there is something wrong in my dataframe, but I don`t understand > what and how I could change it. > If I run a glm without the random factor > ? ? ? m1<-glm(alive~treat*sex*trapping*ID,family=binomial,data=survadult) > it works out really fine, but is the wrong analysis in my opinion. (Does glm > actually consider the repeated measures? Does glmer?) > > Is glmer the right function for me and how do I deal with the error I get? > > Thanks for any help for a non-professional :) > > Annika > > > trapping ? ? ? ?treat ? sex ? ? alive ? ID ? ? ?enclosure > ? ? ? ?trapping1 ? ? ? m/m ? ? f ? ? ? 1 ? ? ? 400 ? ? 1 > ? ? ? ?trapping1 ? ? ? m/m ? ? f ? ? ? 1 ? ? ? 401 ? ? 1 > ? ? ? ?trapping1 ? ? ? m/m ? ? f ? ? ? 1 ? ? ? 402 ? ? 1 > ? ? ? ?trapping1 ? ? ? m/m ? ? m ? ? ? 0 ? ? ? 403 ? ? 1 > ? ? ? ?trapping1 ? ? ? m/m ? ? m ? ? ? 1 ? ? ? 404 ? ? 1 > ? ? ? ?trapping1 ? ? ? m/m ? ? m ? ? ? 1 ? ? ? 405 ? ? 1 > ? ? ? ?trapping1 ? ? ? m/p ? ? f ? ? ? 1 ? ? ? 406 ? ? 2 > ? ? ? ?trapping1 ? ? ? m/p ? ? f ? ? ? 1 ? ? ? 407 ? ? 2 > ? ? ? ?trapping1 ? ? ? m/p ? ? f ? ? ? 1 ? ? ? 408 ? ? 2 > ? ? ? ?trapping1 ? ? ? m/p ? ? m ? ? ? 1 ? ? ? 409 ? ? 2 > ? ? ? ?trapping1 ? ? ? m/p ? ? m ? ? ? 1 ? ? ? 410 ? ? 2 > ? ? ? ?trapping1 ? ? ? m/p ? ? m ? ? ? 1 ? ? ? 411 ? ? 2 > ? ? ? ?trapping1 ? ? ? p/p ? ? f ? ? ? 1 ? ? ? 412 ? ? 3 > ? ? ? ?trapping1 ? ? ? p/p ? ? f ? ? ? 1 ? ? ? 413 ? ? 3 > ? ? ? ?trapping1 ? ? ? p/p ? ? f ? ? ? 1 ? ? ? 414 ? ? 3 > ? ? ? ?trapping1 ? ? ? p/p ? ? m ? ? ? 1 ? ? ? 415 ? ? 3 > ? ? ? ?trapping1 ? ? ? p/p ? ? m ? ? 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